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...
INNER INTERVAL JOIN:只有两条流 JOIN 到(满足ON中的条件:两条流的数据在时间区间 + 满足其他等值条件)才输出,输出 +[L, R] LEFT INTERVAL JOIN:流任务中,左流数据到达之后,如果没有JOIN到右流的数据,就会等待(放在 State 中等),如果之后右流之后数据到达之后,发现能和刚刚那条左流数据 JOIN 到,则会输出+...
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...
我们来看一下这个 SQL 作业生成的物理计划(红框标明的是 JOIN 部分): 可以看到,我们的双表 Regular JOIN 语句最终生成了 Join 算子,它从两个数据源里获取数据,且数据根据我们的 JOIN 键来进行哈希分配。 在该Flink 作业的运行时,实际执行 JOIN 逻辑的是org.apache.flink.table.runtime.operators.join.stream.S...
在常见的数据分析场景中,JOIN(关联)操作是一项很有挑战性的工作,因为它涉及到左右两个表(流)的状态匹配,对内存的压力较大;而相比恒定的批数据而言,流数据更加难以预测,例如数据可能乱序、可能晚到,甚至可能丢失,因此需要缓存的状态量更加庞大,甚至会严重拖慢整体的数据处理进度。由此可见,流的 JOIN 并没有一个全...
Temporal Join Temporal Join 定义(支持 Batch\Streaming):Temporal Join 在离线的概念中其实是没有类似的 Join 概念的,但是离线中常常会维护一种表叫做 拉链快照表,使用一个明细表去 join 这个 拉链快照表 的 join 方式就叫做 Temporal Join。而 Flink SQL 中也有对应的概念,表叫做 Versioned Table,使用一个明细...
Global Join表示全局join, 也可以称为无限流join, 由于没有时间限制,任何时候流入的数据都可以被关联上,支持inner join、left join、right join、full join 连接语法。使用语法遵循standard ANSI SQL。使用方式: SELECT * FROM Orders INNER/LEFT/RIGHT/FULL JOIN Product ON Orders.productId = Product.id ...
1)Event Time Temporal Join 事件时间时态联接 时态联接接受任意一个表(左侧输入) ,并将每一行与版本化表(右侧输入)中相应行的相关版本关联起来。Flink 使用 FOR SYSTEM _ TIME AS OF 的 SQL 语法完成这个操作。 时态连接的语法如下; SELECT[column_list]FROMtable1[AS<alias1>][LEFT]JOINtable2FORSYSTEM_TIME...
on a.id = b.order_id 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 ...
4.1.flink sql 还是上面的案例,我们先实际跑一遍看看结果: 复制 INSERTINTOsink_tableSELECTshow_log.log_idaslog_id,show_log.timestampastimestamp,show_log.show_paramsasshow_params,click_log.click_paramsasclick_paramsFROMshow_logLEFTJOINclick_logONshow_log.log_id = click_log.log_id; ...