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...
两条流的数据到来之后,首先会按照 key 分组、进入对应的窗口中存储;当到达窗口结束时间时,算子会先统计出窗口内两条流的数据的所有组合,也就是对两条流中的数据做一个笛卡尔积(相当于表的交叉连接,cross join),然后进行遍历,把每一对匹配的数据,作为参数(first,second)传入 JoinFunction 的.join()方法进行计算...
CoGroupedStreams的WithWindow对象的apply方法与JoinedStreams的WithWindow对象的apply方法参数不同,CoGroupedStreams的WithWindow的apply方法接收的是CoGroupFunction,因而JoinedStreams的WithWindow对象的apply方法内部将JoinFunction或者FlatJoinFunction包装为CoGroupFunction(JoinFunction使用JoinCoGroupFunction包装,FlatJoinFunction使用...
stream.join(otherStream) .where(<KeySelector>) .equalTo(<KeySelector>) .window(<WindowAssigner>) .apply(<JoinFunction>) 这里首先调用join,与另外一个stream合并,返回的是JoinedStreams,之后就可以调用JoinedStreams的where操作来构建Where对象构造条件;Where有equalTo操作可以构造EqualTo,而EqualTo有window操作...
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,下面我们将目光转移到大数据领域看看吧。
.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importjava.util.HashMap;importjava.util.Map;importjava.util.concurrent.TimeUnit;publicclassJoinDemo2{publicstaticvoidmain(String[] args)throwsException {StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment....
JOIN 自从Stream pipeline解决方案地成熟,流操作和关系型表结构操作的差距越来越小了。我们通过Flink这样的框架,可以进行高吞吐量的数据流执行非常密集的数据处理,例如:join、filter、aggregation。所以,接下来我们就来看看Flink的Stream join。 在介绍Stream join之前,我们先来回顾一下关系型数据的Join、以及数仓维度建模...
Session Widnow Join Windows类型的join都是利用window的机制,先将数据缓存在WindowState中,当窗口触发计算时,执行join操作; interval join也是利用state存储数据再处理,区别在于state中的数据有失效机制,依靠数据触发数据清理;目前Stream join的结果是数据的笛卡尔积; ...
org.apache.flink.table.runtime.operators.join.stream.StreamingJoinOperator.processElement() 梳理逻辑我们还是来看下伪代码 主要分为两段 1. 如果是 +Insert / +Update 类型的数据 判断输入数据的流需不需要输出 如果需要输出 看下和另外一个流关联的上不 ...
聊聊flink DataStream的join操作 序 本文主要研究一下flink DataStream的join操作 实例 stream.join(otherStream) .where(<KeySelector>) .equalTo(<KeySelector>) .window(<WindowAssigner>) .apply(<JoinFunction>) 这里首先调用join,与另外一个stream合并,返回的是JoinedStreams,之后就可以调用JoinedStreams的where...