为了保障左右两边流中需要Join的数据出现在相同节点,Flink SQL会利用Join中的on的关联条件进行分区,把相同关联条件 的数据分发到同一个分区里面。...普通双流Join现有订单表A和支付表B进行关联得到汇总表C。...Interval JoinInterval JOIN 相对于UnBounded的双流JOIN来说是Bounded JOIN。就是每条流的每一条数据会与另一条流上的不同时间区域 的数据进行JOIN。...Flink SQL 的维表 JOIN 语法引入了 Temporal Table 的标准语法,用于声明流数据关联的是维表哪个时刻的快照。...语法说明Flink SQL 中使用语法for SYSTEM_TIME as of PROC_TIME()来标识维表JOIN。仅支持INNER JOIN和LEFT JOIN。
Flink DataStream API 为我们提供了3个算子来实现双流 join,分别是: join coGroup intervalJoin 下面我们分别详细看一下这3个算子是如何实现双流 Join...Interval Join Flink 中基于 DataStream 的 Join,只能实现在同一个窗口的两个数据流进行 Join,但是在实际中常常会存在数据乱序或者延时的情况,导致两个流的数据进度不一致...Flink 基于 KeyedStream 提供的 Interval Join 机制可以对两个 keyedStream 进行 Join, 按照相同的 key 在一个相对数据时间的时间段内进行 Join。...getKey(Tuple3 value) throws Exception { return value.f0; } }; // 双流合并...效果如下所示: image.png 参考: Joining Flink核心技术与实战
为了保障左右两边流中需要Join的数据出现在相同节点,Flink SQL会利用Join中的on的关联条件进行分区,把相同关联条件 的数据分发到同一个分区里面。...普通双流Join 现有订单表A和支付表B进行关联得到汇总表C。...Interval Join Interval JOIN 相对于UnBounded的双流JOIN来说是Bounded JOIN。...Flink SQL 的维表 JOIN 语法引入了 Temporal Table 的标准语法,用于声明流数据关联的是维表哪个时刻的快照。...语法说明 Flink SQL 中使用语法for SYSTEM_TIME as of PROC_TIME()来标识维表JOIN。仅支持INNER JOIN和LEFT JOIN。
1.Flink 三种Join的代码测试 1.1 数据源 (1)左流 订单表(orders) id productName orderTime 1 iphone...的区别及使用场景 参考资料 Flink DataStream Join && IntervalJoin && coGroup的区别 https://blog.csdn.net/qq_33689414....html (原理)Apache Flink 漫谈系列 - Time Interval JOIN https://enjoyment.cool/2019/03/22/Apache%20Flink%20%...E6%BC%AB%E8%B0%88%E7%B3%BB%E5%88%97%20-%20Time%20Interval%20JOIN/#more (状态清理机制)Flink1.11 intervalJoin...4.3 两个事实表Join(不使用TimeWindowJoin) 两个实时表Join如果使用TimeWindowJoin就是将数据状态保存在Flink的Operate State中。
---- 扩展阅读 双流Join 介绍 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators...https://zhuanlan.zhihu.com/p/340560908 https://blog.csdn.net/andyonlines/article/details/108173259 双流...Join是Flink面试的高频问题。...Watermark(System.currentTimeMillis())); } }; } } } 重点注意 注意:后面项目中涉及到双流...接下来的内容面试常问 双流Join是Flink面试的高频问题。
(双流处理); 本篇概览 本文是《Flink处理函数实战》系列的第五篇,学习内容是如何同时处理两个数据源的数据; 试想在面对两个输入流时,如果这两个流的数据之间有业务关系,该如何编码实现呢,例如下图中的操作...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.util.StringUtils; public class...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream...; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment...; import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoProcessFunction; import org.apache.flink.util.Collector
更多内容详见:https://github.com/pierre94/flink-notes 一、基础概念 主要是两种处理模式: Connect/Join Union 二、双流处理的方法 Connect...= appStoreStream.union(otherStream) unionStream.print("union:::") 注意:Union 可以操作多个流,而Connect只能对两个流操作 Join...Join是基于Connect更高层的一个实现,结合Window实现。...相关知识点比较多,详细文档见: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/stream/operators/joining.html...id: Long, eventTime: Long) // 输出结果 case class Result(id: Long, warnings: String) 代码实现 scala实现 涉及知识点: 双流
SQL是开发人员与数据分析师必备的技能,Flink也提供了Sql方式编写任务,能够很大程度降低开发运维成本,这篇是flink join的终极篇SQL Join, 首先介绍sql join使用方式、然后介绍...支持多种类型join 以Flink intervalJoin 使用与原理分析 中订单流与地址流为例,sql实现: select o.userId,a.addrId from orders o left...那我们的目标就是能够设置状态ttl,在到达过期时间能够被自动清除,在DataStream API 可以通过StateTtlConfig 来设置状态的ttl, 但是sql方式就无法通过这种方式设置,好在flink...另外还有两点需注意: Idle State Retention Time 不是全局有效,需要在每一个使用sqlUpdate/sqlQuery中单独设置 数据定时清理同样是依赖flink 定时机制,会将定时数据存储在内存状态中...,会对内存造成比较大的压力,可以选择rocksDB 来代替内存作为stateBackend 三、源码分析 Flink SQL 中使用了apache calcite来完成sql解析、验证、逻辑计划/物理计划生成以及优化工作
往期看点: 【Flink】第五篇:checkpoint【1】 【Flink】第五篇:checkpoint【2】 【Flink】第六篇:记一次Flink状态(State Size)增大不收敛,最终引起OOM...问题排查 【Flink】第八篇:Flink 内存管理 【Flink】第九篇:Flink SQL 性能优化实战 【Flink】第十篇:join 之 regular join 上一篇 【Flink】第十篇:...join 之 regular join 验证了Flink SQL中的regular join的一些设计逻辑。...Flink Regular Join是最为基础的、没有缓存剔除策略的Join,两个表的输入和更新都会对全局可见,会影响之后所有的Join 结果。...输出流保留时间属性 interval join 其实就是一种开窗的 regular join,他由flink自身维护状态缓存Row无限增大的问题。
序 本文主要研究一下flink DataStream的join操作 flink-forward-berlin-2017-dongwon-kim-predictive-maintenance-with-apache-flink...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!...join的语义,如果需要outer join,可以使用CoGroupFunction FlatJoinFunction flink-core-1.7.0-sources.jar!...,其参数使用的是Iterable,而JoinFunction与FlatJoinFunction的join参数使用的是单个对象类型 WrappingFunction flink-java-1.7.0-sources.jar...方法多传递了out参数 doc Joining Flink 原理与实现:数据流上的类型和操作 Flink流计算编程--在双流中体会joinedStream与coGroupedStream
问题排查 【Flink】第八篇:Flink 内存管理 【Flink】第九篇:Flink SQL 性能优化实战 从本篇开启一个关于 Flink SQL 中 join 的小专题。...每篇会讨论一种Flink SQL的join方式,其实已经在之前写过两篇用upsert-kafka做temporal join的文章,但是限于当时对于Flink SQL、CDC、撤回语义等的认知水平有限,...Flink SQL 中的 Join Flink SQL中的join的真正挑战在于以数据流的形式实现标准SQL中的join语义。...主要包含三大类 join: Regular Join(常规双流Join) Interval Join(时间区间Join) Temporal Join(时态表Join):和 Lookup DB 关联、和版本表关联...regular join的flink逻辑设计猜想 Flink SQL regular join 的流处理底层逻辑: 两侧流顺序进入flink 的 join计算单元,在状态state中维护最新进入的主键下的
Flink SQL 支持对动态表进行复杂灵活的连接操作。 有几种不同类型的连接来解决可能需要的各种语义查询。 默认情况下,连接顺序未优化。 表按照在 FROM 子句中指定的顺序连接。...Flink 支持 LEFT、RIGHT 和 FULL 外连接。 目前,仅支持等值连接,即,与至少一个具有等式谓词的合取条件连接。 不支持任意交叉或 theta 连接。...由于时间属性是准单调递增的,因此 Flink 可以从其状态中移除旧值而不影响结果的正确性。 基于时间的JOIN 基于事件时间的JOIN 基于时间的JOIN允许对版本化表进行连接。...Flink 使用 SQL:2011 标准的 FOR SYSTEM_TIME AS OF 的 SQL 语法来执行这个操作。...这种连接的强大之处在于,当无法将表具体化为 Flink 中的动态表时,它允许 Flink 直接针对外部系统工作。 以下处理时时态表联接示例显示了应与表 LatestRates 联接的仅追加表订单。
序 本文主要研究一下flink DataStream的join操作 实例 stream.join(otherStream) .where() .equalTo(...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!...join的语义,如果需要outer join,可以使用CoGroupFunction FlatJoinFunction flink-core-1.7.0-sources.jar!...,其参数使用的是Iterable,而JoinFunction与FlatJoinFunction的join参数使用的是单个对象类型 WrappingFunction flink-java-1.7.0-sources.jar...方法多传递了out参数 doc Joining Flink 原理与实现:数据流上的类型和操作 Flink流计算编程--在双流中体会joinedStream与coGroupedStream
Apache Flink解决方式 UnBounded 双流 JOIN 上面查询需求我们很容易想到利用《Apache Flink 漫谈系列(09) - JOIN 算子》介绍了UnBounded的双流JOIN...功能扩展 目前的UnBounded的双流JOIN是后面是没有办法再进行Event-Time的Window Aggregate的。...什么是Interval JOIN Interval JOIN 相对于UnBounded的双流JOIN来说是Bounded JOIN。...Interval JOIN 实现原理 由于Interval JOIN和双流JOIN类似都要存储左右两边的数据,所以底层实现中仍然是利用State进行数据的存储。...的双流JOIN,并且Interval JOIN之后可以进行Window Aggregate算子计算。
欢迎您关注《大数据成神之路》 image.png 说什么 JOIN 算子是数据处理的核心算子,前面我们在《Apache Flink 漫谈系列(09) - JOIN 算子》介绍了UnBounded的双流...JOIN,在《Apache Flink 漫谈系列(10) - JOIN LATERAL》介绍了单流与UDTF的JOIN操作,在《Apache Flink 漫谈系列(11) - Temporal Table...Apache Flink解决方式 UnBounded 双流 JOIN 上面查询需求我们很容易想到利用《Apache Flink 漫谈系列(09) - JOIN 算子》介绍了UnBounded的双流JOIN...什么是Interval JOIN Interval JOIN 相对于UnBounded的双流JOIN来说是Bounded JOIN。...的双流JOIN,并且Interval JOIN之后可以进行Window Aggregate算子计算。
这一期的面试题主要是介绍 Flink 面试中的高频面试题,Flink 流 Join 相关内容,相信大家在面试中遇到的太多了,本节包含的主要内容如下: ⭐ Join 的应用场景 ⭐ 为什么流式计算中提到...⭐ 带大家看一遍本文思路 ⭐ Flink Join 解决方案:Flink Window Join ⭐ Flink Join 解决方案:Flink Interval Join ⭐ Flink Join 解决方案...5.1.解决方案说明 Flink Window Join。...6.Flink Join 解决方案:Flink Interval Join 6.1.解决方案说明 Flink Interval Join。...7.Flink Join 解决方案:Flink Regular Join 7.1.解决方案说明 Flink Regular Join。
Apache Flink双流JOIN CROSS INNER OUTER SELF ON WHERE Apache Flink N Y Y Y 必选 可选 Apache Flink目前支持INNER...) 记录哪一条事件是第一个可以与左边事件进行JOIN的事件 双流JOIN的State数据结构 在Apache Flink内部对不同的场景有特殊的数据结构优化,本篇我们只针对上面说的情况(通用设计)介绍一下双流...的事件)才产生撤回 双流JOIN的应用优化 构造更新流 我们在 《Apache Flink 漫谈系列 - 持续查询(Continuous Queries)》篇中以双流JOIN为例介绍了如何构造业务上的PK...这里不再重复举例,大家可以查阅 《Apache Flink 漫谈系列 - 持续查询(Continuous Queries)》 的双流JOIN示例部分。...Apache Flink上面的双流JOIN的实现原理和State数据结构设计,最后向大家介绍两个双流JOIN的使用优化。
JoinedStreams & CoGroupedStreams 双流 Join 也是一个非常常见的应用场景。...不过目前(Flink 1.1.x) JoinedStreams 只是简单地实现了流上的 join 操作而已,距离真正的生产使用还是有些距离。...因为目前 join 窗口的双流数据都是被缓存在内存中的,也就是说如果某个 key 上的窗口数据太多就会导致 JVM OOM(然而数据倾斜是常态)。...双流 join 的难点也正是在这里,这也是社区后面对 join 操作的优化方向,例如可以借鉴 Flink 在批处理 join 中的优化方案,也可以用 ManagedMemory 来管理窗口中的数据,并当数据超过阈值时能...后面的文章会深入讲解 Window 机制的实现,双流 Join 的实现等。
本文介绍在满足原有需求、实现原有逻辑的场景下,在 Flink 中使用 union 代替 cogroup(或者join) ,简化任务逻辑,提升任务性能的方法,阅读时长大概 7 分钟,话不多说,直接进入正文...sql boy 们自然就想到了 join 操作将五类消费行为日志合并,可是实时 join(cogroup) 真的那么完美咩~,下文细谈。...实现方案 方案1:「本小节 cogroup 方案」直接消费原始日志数据,对五类不同的视频消费行为日志使用 cogroup 或者 join 进行窗口聚合计算 方案2:对五类不同的视频消费行为日志分别单独聚合计算出分钟粒度指标数据...上述实现可能会存在的问题点 「从 flink 消费到 play 数据源的一条数据到最终产出这条数据被聚合后的数据,整个过程的数据延迟 > 3 分钟...」...env.execute(); } } 可以发现,无论上游数据源怎样进行变化,上述 union 方案中始终可以保持只有一个窗口算子处理和计算数据,则可以解决之前列举的数据延迟以及 flink
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