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,...
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 join: 保留左表和右表数据笛卡尔积 基于关联键值逐行关联匹配,过滤表数据并生成最终结果,提供给下游数据分析使用。 就此打住,关于数据库SQL中的JOIN原理不再多赘述,感兴趣的话大家可自行研究,...
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...
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(Ou...
flinksql识别多个表 flinksql 多表join mysql,作者:董伟柯,腾讯CSIG高级工程师综述Flink作为流式数据处理框架的领跑者,在吞吐量、时延、准确型、容错性等方面都有优异的表现。在API方面,它为用户提供了较底层的DataStreamAPI,也推出了TableAPI和SQL等编程接口。特别来
1.Regular Join ⭐ Regular Join 定义(支持 Batch\Streaming):Regular Join 其实就是和离线 Hive SQL 一样的 Regular Join,通过条件关联两条流数据输出。 ⭐ 应用场景:Join 其实在我们的数仓建设过程中应用是非常广泛的。离线数仓可以说基本上是离不开 Join 的。那么实时数仓的建设也必然离不开 Join,比如日志...
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 ...
RIGHT JOIN:左右流的执行逻辑和LEFT JOIN一样 FULL JOIN:在流处理任务中,左流或者右流的数据到达之后,无论有没有 Join 到另外一条流的数据,都会输出(对右流来说:Join 到输出 +[L, R],没 Join 到输出 +[NULL, R];对左流来说:JOIN到输出 ,没JOIN到输出+[L, NULL])。如果一条流的数据到达之后,发现...
可以看到,时间区间 JOIN是在 SQL 的WHERE条件里限定了关联的时间区间,因此要求输入的两个表都必须有时间戳字段且将该时间戳字段用作WATERMARK FOR语句指定的时间字段。如果表实在没有时间戳字段,则可以使用PROCTIME()函数来生成一个处理时间戳。 特别注意:请不要直接使用未定义 WATERMARK 或 PROCTIME() 的原始 TIME...
Table Function:自定义函数的表字段的列转行,支持 Inner Join 和 Left Outer Join。 1、Regular Join Regular Join 定义(支持 Batch\Streaming):Regular Join 其实就是和离线 Hive SQL 一样的 Regular Join,通过条件关联两条流数据输出。 应用场景:Join 其实在我们的数仓建设过程中应用是非常广泛的。离线数仓可以说...