FLINK SQL JOIN类型 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,...
在使用 Flink SQL 进行批处理操作时，在 LEFT JOIN 操作中可能会产生回撤流。这是因为在 Flink 的批...
这是一段很简单的SQL代码,就不详细展开叙述了。此处主要引出SQL中的JOIN类型,这里用到的是 right join , 即右连接。 left join: 保留左表全部数据和右表关联数据,右表非关联数据置NULL right join: 保留右表全部数据和左表关联数据,左表非关联数据置NULL inner join: 保留左表关联数据和右边关联数据 cross jo...
在使用Flink SQL的LEFT JOIN时,如果右表出现部分关联不上的情况,可以考虑以下几种处理方式: 使用FULL OUTER JOIN代替LEFT JOIN:FULL OUTER JOIN会返回左表和右表中所有的记录,即使右表中没有匹配的记录。这样可以确保所有数据都被包含在结果集中。 SELECT * FROM left_table FULL OUTER JOIN right_table ON left...
FlinkSql系列5之 Regular Join 前言 一、Regular Join是什么? 1.1 Inner Join 1.2 Left Join 1.3 Right Join 1.4 Full Join 二、实际测试记录 1.Inner Join 2.Left Join 3.Right Join 4.Full Join 总结 前言 join,对于我们无论是实时数仓还是离线数仓都是不可缺少的一部分,我们经常需要涉及到多条流的join来...
上节说道,flink sql left join 在流数据到达时,如果左表流(show_log)join 不到右表流(click_log) ,则不会等待右流直接输出(show_log,null),在后续右表流数据代打时,会将(show_log,null)撤回,发送(show_log,click_log)。这就是为什么产生了 retract 流,从而导致重复写入 kafka。
上节说道,flink sql left join 在流数据到达时,如果左表流(show_log)join 不到右表流(click_log) ,则不会等待右流直接输出(show_log,null),在后续右表流数据代打时,会将(show_log,null)撤回,发送(show_log,click_log)。这就是为什么产生了 retract 流,从而导致重复写入 kafka。
flinksql 流表hive维表时态表关联 include flink流表互相join,目录一、innerjoin二、sliding-inner-join三、session-inner-join四、left-join五、interval-join一、innerjoin 两个流中的数据,通过join连接,在通过where和
Flink SQL 的左连接使用方式与 ANSI SQL 语法一致，但在连接条件上仅支持“相等”，例如 a.id = b.id。探讨“flink的leftOuterJoin与SQL左连接的区别”，实际上涉及的是流模式下Flink SQL Join与批处理模式下SQL Join的差异。流模式下的Flink SQL Join是基于无限数据集的连接操作。在执行双流 Join ...
源码分析基于flink1.14 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