Left Join(Outer Equal Join):流任务中,左流数据到达之后,无论有没有 Join 到右流的数据,都会输出(Join 到输出 +[L, R],没 Join 到输出 +[L, null]),如果右流之后数据到达之后,发现左流之前输出过没有 Join 到的数据,则会发起回撤流,先输出 -[L, null],然后输出 +[L, R]。 Right Join(Outer ...
细分Flink SQL 支持的 Join: ⭐ Regular Join:流与流的 Join,包括 Inner Equal Join、Outer Equal Join ⭐ Interval Join:流与流的 Join,两条流一段时间区间内的 Join ⭐ Temporal Join:流与流的 Join,包括事件时间,处理时间的 Temporal Join,类似于离线中的快照 Join ⭐ Lookup Join:流与外部维表的...
Flink SQL 中使用了apache calcite来完成sql解析、验证、逻辑计划/物理计划生成以及优化工作,物理计划都需要实现DataStreamRel接口,其中DataStreamWindowJoin与DataStreamJoin 分别对应Time-window join 与 global window的物理执行计划,由于Time-window join 与 interval-join的实现步骤大体相似,最终还是会调用到IntervalJoinOper...
Inner Join(Inner Equal Join):流任务中,只有两条流 Join 到才输出,输出+[L, R]。 Left Join(Outer Equal Join):流任务中,左流数据到达之后,无论有没有 Join 到右流的数据,都会输出(Join 到输出+[L, R],没 Join 到输出+[L, null]),如果右流之后数据到达之后,发现左流之前输出过没有 Join...
一、REGULAR JOIN INNER JOIN:在流处理任务中只用两条流JOIN到才输出,+[L, R] LEFT JOIN:在流处理任务中,左流数据到达之后,不管有没有JOIN到右流数据都会输出(JOIN到:+[L, R],没有JOIN:+[L, NULL]),如果右流数据到达之后,发现左流有输出+[L, NULL],则会发起回撤,先输出-[L, NULL],再输出+[L...
02 Flink SQL join 之 regular join 首先介绍 regular join, 因为 regular join 是最通用的 join 类型,不支持时间窗口以及时间属性,任何一侧数据流有更改都是可见的,直接影响整个 join 结果。如果有一侧数据流增加一个新纪录,那么它将会把另一侧的所有的过去和将来的数据合并在一起,因为 regular join 没有剔除策...
SQL 语义: 详细的 SQL 语义案例可以参考: flink sql 知其所以然(十二):流 join 很难嘛???(上)。 flink sql 知其所以然(十三):流 join 很难嘛???(下)。 2、Interval Join(时间区间 Join) Interval Join 定义(支持 Batch\Streaming):Interval Join 在离线的概念中是...
flinksql窗口 flink sql window join,前言数据流操作的一个常见需求是对两条数据流中的事件进行联结(connect)或Join。connect在前面FlinkAPI文章中。FlinkDataStreamAPI中内置有两个可以根据时间条件对数据流进行Join的算子:WindowJoin和IntervalJoin。如果Flink内置的J
flink sql维表join hive flinkjoin一个千万级别的维表 前言 Flink常见的维表Join方式有四种: 预加载维表 热存储维表 广播维表 Temporal table function join 1.预加载维表 通过定义一个类实现RichMapFunction,在open()中读取维表数据加载到内存中,在map()方法中与维表数据进行关联。RichMapFunction中open方法里...
1. 背景 FlinkSQL在各个大厂实践地火热,咱也不能落后,搞起。 2. join类型 - 来自官网 Flink SQL supports complex and flexible join operations over dynamic tables. There are several di