在我看来,Processing Time Temporal Join用于流和外部数据库,并且总是基于联接条件在外部数据库中的最新值join。此外,当Processing Time Temporal Join时使用the external table is not feasible to materialize the table as adynamic table within Flink.类似地,Lookup Join用于流和外部数据库,并且始终基于联接条件在外部数据库中look up值。
Lookup
我尝试将集群中的flink版本升级到1.3.1 (以及1.3.2 ),但我的任务管理器中出现了以下异常: at org.apache.flink.streaming.api.operators.AbstractUdfStreamOperator.dispose(StreamTask.java:429)
在连接和窗口数据时,我将得到一个错误Rowtime attributes must not be in the input rows of a regular join.下面是代码片段 ep.event_flink_time,
ep.rowtime,TIMESTAMPDIFF(SECOND, ep.event_flink_time, cep.event_flink_ti
Streaming non window left outer join是flink1.6中的一个新特性。当我在两个动态表之间执行此操作时。join结果顺序错误。如何正确使用此功能?NonWindowJoin左表的状态和右表的状态都使用flink托管状态MapState。当我查看flink的non window join代码时。我怀疑join结果的顺序是否不确定?(2)迭代时,是否按状态的顺序遍历?(3)如何查找join结果顺序不正确的原因。
我对Apache Flink非常陌生。我正在使用v1.9.0。我想加入多个流。在运行下面的示例时,我将得到以下异常。105) at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.run// Stream of enriched trades
DataStream<EnrichedTrade&