它的语法树、优化后的物理计划,以及最终执行计划(红框标明的是 JOIN 部分)如下,可以看到算子已经由之前的 Join 变成了 IntervalJoin: Interval Join 计划 在运行时,Flink 会调用org.apache.flink.table.runtime.operators.join.interval.TimeIntervalJoin执行具体的关联操作,具体的 JOIN 逻辑在org.apache.flink.table....
其中基于窗口的JOIN可细分为window join和interval join两种。 实现原理:底层原理依赖Flink的State状态存储,通过将数据存储到State中进行关联join, 最终输出结果。 恍然大悟, Flink原来是通过State状态来缓存等待join的实时流。 这里给大家抛出一个问题: 用redis存储可不可以,state存储相比redis存储的区别? 更多细节欢迎大...
在双流JOIN的场景,我们会利用JOIN中ON的联接key进行partition,确保两个流相同的联接key会在同一个节点处理。 数据的保存 不论是INNER JOIN还是OUTER JOIN 都需要对左右两边的流的数据进行保存,JOIN算子会开辟左右两个State进行数据存储,左右两边的数据到来时候,进行如下操作: LeftEvent到来存储到LState,RightEvent到来的...
flink sql lookup join 的解决方案以及原理的介绍:主要介绍 lookup join 的在上述实战案例的 sql 写法,博主期望你能了解到,lookup join 是基于处理时间的,并且 lookup join 经常会由于访问外部存储的 qps 过高而导致背压,产出延迟等性能问题。我们可以借鉴在 DataStream api 中的维表 join 优化思路在 flink sql 使...
Flink SQL双流join原理是将两个流数据按照指定条件进行join操作,其中一个流被作为主流,另一个流被作为次要流,主要依靠时间属性进行数据匹配,通过window对时间进行切割,再进行join操作。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
Join是flink中最常用的操作之一,但是如果滥用的话会有很多的性能问题,了解一下Flink源码的实现原理是非常有必要的 本文的join主要是指flink sql的Regular join 也就是平时我们的双流join中普通的full join ,left join,right join 先找到calcite的relNode转换rule ...
intervalJoin() join() join() 算子提供的语义为"Window join",即按照指定字段和(滚动/滑动/会话)窗口进行 inner join,支持处理时间和事件时间两种时间特征。 paymentInfo_ds.join(orderInfo__ds) .where(_.order_id) .equalTo(_.order_id) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(20))) ...
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...