stream.join(otherStream).where(<KeySelector>).equalTo(<KeySelector>).window(<WindowAssigner>).apply(<JoinFunction>) Join 语义类似与离线 Hive 的 InnnerJoin (内连接),这意味着如果一个流中的元素在另一个流中没有相对应的元素,则不会输出该元素。 下面我们看一下 Join 算子在不同类型窗口上的具体...
由上可见,interval join 与 window join 不同,是两个 KeyedStream 之上的操作,并且需要调用 between() 方法指定偏移区间的上下界。如果想令上下界是开区间,可以调用upperBoundExclusive()/lowerBoundExclusive()方法。 interval join 的实现原理及源码分析 org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOp...
1.2 Sliding Window Join import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingEventTimeWindows; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; ... val orangeStream: DataStream[Integer]=... val greenStream: DataStream[Integer]=... orangeStream.join(greenStream) .where(elem =>...
由上可见,interval join 与 window join 不同,是两个 KeyedStream 之上的操作,并且需要调用 between() 方法指定偏移区间的上下界。如果想令上下界是开区间,可以调用 upperBoundExclusive()/lowerBoundExclusive() 方法。 interval join 的实现原理 以下是 KeyedStream.process(ProcessJoinFunction) 方法调用的重载方法的...
join() coGroup() intervalJoin() 本文举例说明它们的使用方法,顺便聊聊比较特殊的 interval join 的原理。 准备数据 从Kafka 分别接入点击流和订单流,并转化为 POJO。 DataStream<String> clickSourceStream = env .addSource(new FlinkKafkaConsumer011<>( "ods_analytics_access_log", new SimpleStringSchema(),...
streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class JoinDemo2 { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecution...
public <T2> JoinedStreams<T, T2> join(DataStream<T2> otherStream) { return new JoinedStreams<>(this, otherStream); } //... } DataStream提供了join方法,用于执行join操作,它返回的是JoinedStreams JoinedStreams flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/datastream...
join() coGroup() intervalJoin() 本文举例说明它们的使用方法,顺便聊聊比较特殊的 interval join 的原理。 准备数据 从Kafka 分别接入点击流和订单流,并转化为 POJO。 DataStream<String> clickSourceStream = env .addSource(new FlinkKafkaConsumer011<>( "ods_analytics_access_log", new SimpleStringSchema(),...
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。 以下示例以10秒滚动窗口,将两个流通过商品ID关联,取得订单流中的售价相关字段。 clickRecordStream.join(orderRecordStream).where(record->record.getMerchandiseId()).equal...
join() coGroup() intervalJoin() 准备数据 从Kafka 分别接入点击流和订单流,并转化为 POJO。 DataStream<String> clickSourceStream = env .addSource(newFlinkKafkaConsumer011<>("ods_analytics_access_log",newSimpleStringSchema(), kafkaProps ).setStartFromLatest());DataStream<String> orderSourceStream = ...