flink实战--双流join之Join和coGroup的区别和应用

最新推荐文章于 2025-06-03 10:01:20 发布
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分类专栏： Flink学习必读系列 文章标签： flink  join和coGroup的区别 flink  join和coGroup的用法 flink  双流join
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aA518189/article/details/84032660
本文探讨了Flink中的Join和CoGroup操作，指出coGroup更为强大。通过源码分析和对比，得出join和coGroup在apply方法参数类型上的差异，推荐在需要复杂逻辑处理时使用coGroup。同时，提供了双流Join的Java版案例，并提醒在测试时注意窗口触发策略以避免误解。

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简介

Join和coGroup都是flinkSQL中用于连接多个流的算子，但是有一定的区别，推荐能使用coGroup不要使用Join，因为coGroup更强大。下面让我们简单看一下两个算子的用法

Window Join
DataStream，DataStream→DataStream

在给定密钥和公共窗口上连接两个数据流。

dataStream.join(otherStream)
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大数据Flink（四十五）：​​​​​​扩展阅读 双流Join
Lansonli（蓝深李）的博客
05-11 2135
双流Join是Flink面试的高频问题。Windows类型的join都是利用window的机制，先将数据缓存在Window State中，当窗口触发计算时，执行join操作；目前Stream join的结果是数据的笛卡尔积；执行翻滚窗口联接时，具有公共键和公共翻滚窗口的所有元素将作为成对组合联接，并传递给JoinFunction或FlatJoinFunction。因为它的行为类似于内部连接，所以一个流中的元素在其滚动窗口中没有来自另一个流的元素，因此不会被发射！
flink实战--双流join之原理解析
阿华田的博客
03-26 9232
JOIN简介 谈flink双流JOIN之前，我们先谈一下大家最熟悉的mysql表join，我们知道表join有如下几种，具体区别就不在介绍了。那么流的join和表的join有什么区别呢？本文我们介绍一下。 CROSS JOIN - 交叉连接，计算笛卡儿积； INNER JOIN - 内连接，返回满足条件的记录； OUTER JOIN LEFT - 返回左表所有行，右表不存...
flink双流join之Join和coGroup的区别和应用
yiduwangkai的专栏
09-29 874
以案例驱动对join的认知 一、前提： 要想两个数据流进行Join，必须对两个流数据划分相同的窗口，在同一个窗口中，进行数据的Join连接。 这里使用EventTime，划分滚动窗口 Flink只支持等值Join，即key相等的 二、数据源 1、StreamDataSourceA import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3; import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichPa
从0到1，带你走进Flink的世界
£菜鸟也有梦的博客
06-03 2076
本文系统介绍了Apache Flink流处理框架的核心概念和应用场景。首先阐述了Flink作为分布式流处理框架的特点，能够同时处理有界和无界数据流。其次详细解析了Flink的分层架构设计，包括API层、执行引擎层和资源层，并深入讲解了JobManager和TaskManager两大核心组件的工作原理。文章重点探讨了Flink的五大核心概念：数据流与数据集、转换操作、窗口机制、时间语义以及状态与检查点机制，通过电商、金融等实际案例说明其应用价值。
Flink Operator之CoGroup、Join以及Connect
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不清不慎的博客
05-13 1万+
在Flink中由很多Operator，大致分为两类，DataStream和DataSet，即流处理数据和批处理数据，这an文章主要讲解CoGroup、Join和Connect的使用，之所以将它们放在一起是因为它们比较相似，但也有所不同，在DataStream和DataSet中都存在这三个Operator，下面我们将分别讲述。 一、CoGroup 该操作是将两个数据流/集合按照key进行group，...
Flink 双流Join
METON的博客
11-13 1612
支持的join类型 Apache Flink目前支持INNER JOIN和LEFT OUTER JOIN（SELF 可以转换为普通的INNER和OUTER)。在语义上面Apache Flink严格遵守标准SQL的语义 CROSS INNER OUTER SELF ON WHERE Apache Flink N Y Y Y 必选 可选 双流Join的分类： Join大体分类只有两种：Window ...
Flink 中双流 Join 的深度解析与实战
天冬忘忧的博客
12-02 2207
在大数据实时处理领域，Apache Flink 凭借其强大的流处理能力备受青睐。当面临多流数据关联分析场景时，双流 Join 操作至关重要。Flink DataStream API 贴心地提供了join、coGroup、intervalJoin三个算子助力我们达成双流 Join，接下来将深入探究它们的原理、使用方式及差异。
flink 双流join的简单demo验证（mysql --＞ print）_flink 双流join写入mysqldemo
2401_85192497的博客
05-25 449
Flink CDC只是单纯的使用一下哈，非原理性讲解哈，原理性的话，可以看一下雪尽老师的解释哈，个人觉得这篇应该是最好的系统化学习资料了Flink CDC 2.x设计原理比较难理解的可能如何拉取数据，本质是select binlog语句拉取。关于双流join更深层次的知识，有需要的同学可以看一下这个文章这篇文章的博主从数据质量（发的数据应该是什么样子的）和数据时效性（关联到了后还是我想要的数据嘛）来讨论的，那这篇文章从另一个角度出发，各类join产生的各种结果，也会简单的描述一些适用的场景。
flink实战--Temporal Table JOIN
阿华田的博客
05-16 2592
Temporal Table简介 在ANSI-SQL 2011中提出了Temporal 的概念，Oracle，SQLServer，DB2等大的数据库厂商也先后实现了这个标准。Temporal Table记录了历史上任何时间点所有的数据改动，Temporal Table是Append Only表上的参数化视图，它把Append Only的表变化解释为表的Changel...
Flink DataStream Join && IntervalJoin && coGroup的区别
Widsom的博客
06-27 2943
Flink Stream join && intervalJoin && coGroup的区别 Flink DataStream Api提供了3中Stream join的算子，分别是join，intervalJoin和coGroup算子。 join：是一个流join另一个流，需要设置窗口，2个流join需要的key字段。使用的是innerJoin。对Processi...
Flink双流join
weixin_42796403的博客
03-12 1065
Flink双流join 目录Flink双流join1. Window Join滚动窗口Join滑动窗口Join会话窗口Join2. Interval Join 在Flink中, 支持两种方式的流的Join: Window Join和Interval Join 1. Window Join 窗口join会join具有相同的key并且处于同一个窗口中的两个流的元素. 注意: 所有的窗口join都是inner join, 意味着a流中的元素如果在b流中没有对应的, 则a流中这个元素就不会处理(就是忽略掉了)
Flink双流JOIN
大数据知识梳理
04-28 1万+
Flink双流JOIN
Flink双流（join）
weixin_61070671的博客
02-21 1680
Window Join有可以根据Window的类型细分出3种：Tumbling(滚动) Window Join、Sliding(滑动) Window Join、Session(会话) Widnow Join。🌸Window 类型的join都是利用window的机制，先将数据缓存在Window State中，当窗口触发计算时，执行join操作。
Flink中的双流Join
roi666的博客
02-22 1975
在本例中，我们使用大小为2毫秒的滑动窗口，并将其滑动1毫秒，从而产生滑动窗口[-1，0]，[0,1]，[1,2]，[2,3]…在这里，您还可以看到，例如，在窗口[2,3]中，橙色②与绿色③连接，但在窗口[1,2]中没有与任何对象连接。在当前滑动窗口中，一个流的元素没有来自另一个流的元素，则不会发射！流B的元素的时间戳 >= 流A的元素时间戳 + 下界,且,流B的元素的时间戳
Flink join详解（含两类API及coGroup、connect详解）
weixin_51981189的博客
02-20 4281
join、regular join、interval join、temporal join、connect、coGroup
大数据Flink双流Join
赵广陆
09-13 412
目录1 介绍2 Window Join3 Interval Join4 代码演示5 代码演示 1 介绍 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators/joining.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/340560908 https://blog.youkuaiyun.com/andyonlines/article/details/108173259 双流Join是
Flink的双流join介绍
影子
03-11 2801
在flink中，双流join主要分为2中类型：window join和Interval join，window join又可以根据窗口的类型分为3中：滚动、滑动、会话窗口的双流join； window类型的join都是利用window的机制，先将数据缓存在window state中，当窗口出发计算，执行 join：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，依靠数据出发数据清理。 通过join算子可以具体实现滚动窗口和滑动窗口、会话窗口： 滚动窗口j
《初级》Flink Join和CoGroup练习
huzechen的博客
08-29 385
加微信拉微信交流群 微信：weixin605405145 CoGroup import org.apache.flink.api.common.functions.CoGroupFunction; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.functi...
flink temporal join 和look up join的区别
最新发布
07-10
<think>嗯，用户想了解Flink中Temporal Join和Look Up Join的区别，这属于流处理中的表连接技术。用户可能是数据处理工程师，正在设计实时数仓或流处理管道，需要根据业务场景选择合适的Join方式。 从用户提问方式看，ta对Flink已有基础了解，但可能被官方文档中相似的"时间关联"描述混淆了。需要重点区分两者对时间维度的处理差异：Temporal Join本质是双流Join，依赖事件时间语义和水位线机制；而Lookup Join更像维表查询，通过外部存储实时获取静态数据。 参考引用的流处理原理[^1][^2]，特别关注其中关于时间戳元数据和水位线的描述。Temporal Join严格依赖事件时间戳实现版本关联，属于流处理原生能力；而Lookup Join不依赖时间戳，本质是流与外部系统的点查。 需要强调三个核心差异点：时间处理机制（事件时间 vs 处理时间）、数据特征（版本化表 vs 静态/准静态表）、状态管理（自动过期 vs 外部管理）。用户可能实际困惑的是"何时该用哪个"，所以对比表格和场景示例很重要。 注意到用户上次问题涉及流处理语义，这次提问有延续性，说明ta可能在实现具体业务逻辑。可以预判后续问题会深入时态表版本控制或维表更新机制，提前准备相关知识点。</think>在 Flink 中，**Temporal Join** 和 **Lookup Join** 是两种处理流表与维表关联的关键技术，但它们的实现机制、适用场景和依赖的时间语义有显著区别： --- ### **1. Temporal Join (时态表连接)** * **核心概念**：关联一个**版本化的表**（Versioned Table）。维表会随时间变化（如产品价格表、汇率表），Temporal Join 能根据**事件时间**精确匹配流数据到达时对应的维表版本。 * **工作原理**： 1. 需要定义**事件时间属性**（Event Time Attribute）和**水位线**（Watermark）[^1]。 2. 维表必须是**时态表函数**（Temporal Table Function）或**声明了主键和事件时间的版本化视图**。 3. Flink 根据流中每条记录的**事件时间戳**，查找维表在**该时间点之前的最新版本**。 * **特点**： * **强时间一致性**：确保流数据关联的是其发生时刻的维表状态。 * **依赖事件时间**：必须指定事件时间戳和水位线[^1]。 * **状态管理**：Flink 内部维护维表的状态（历史版本），支持自动过期。 * **结果确定性**：相同输入（事件时间+数据）总是产生相同输出。 * **语法示例 (SQL)**： ```sql SELECT o.order_id, o.currency, o.amount, r.rate, o.amount * r.rate AS usd_amount FROM Orders AS o JOIN Rates FOR SYSTEM_TIME AS OF o.order_time AS r ON o.currency = r.currency; ``` * **典型场景**：订单流关联历史汇率表、用户行为流关联历史用户档案表。 --- ### **2. Lookup Join (查找连接)** * **核心概念**：关联一个**外部存储系统**（如 MySQL、Redis、HBase）中的**静态或缓慢变化的维度表**。在流数据处理过程中，按需实时查询外部系统获取维度数据。 * **工作原理**： 1. 为每条到达的流数据，根据 Join Key **实时查询外部数据库**。 2. 使用 **Flink 的异步 I/O** 机制提高吞吐量，避免阻塞。 3. **不依赖事件时间或水位线**，关联基于处理时间点的外部表状态。 * **特点**： * **外部数据源**：维度数据存储在 Flink 外部系统。 * **处理时间关联**：关联的是查询**发出时刻**维表的最新值，与流数据的事件时间无关。 * **无内部状态**：Flink 不存储维表数据，依赖外部系统。 * **缓存支持**：可配置缓存（LRU）减少对外部系统的查询压力。 * **潜在延迟**：受外部系统查询延迟影响。 * **语法示例 (SQL)**： ```sql CREATE TABLE Customers ( customer_id INT, customer_name STRING, country STRING, PRIMARY KEY (customer_id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:mysql://mysqlhost:3306/customerdb', 'table-name' = 'customers' ); SELECT o.order_id, o.customer_id, c.customer_name, c.country FROM Orders AS o JOIN Customers FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() AS c ON o.customer_id = c.customer_id; -- PROCTIME() 表明使用处理时间 ``` * **典型场景**：订单流关联存储在 MySQL 中的客户信息表（变化不频繁）、日志流关联 IP 地址库。 --- ### **核心区别总结** | **特性** | **Temporal Join** | **Lookup Join** | | :--------------- | :------------------------------------ | :---------------------------------- | | **维表来源** | Flink 内部的动态版本化表 | 外部存储系统 (DB, KV Store) | | **时间语义** | **事件时间** (Event Time) [^1] | **处理时间** (Processing Time) | | **维表变化支持** | 内置支持历史版本追踪 | 仅反映查询时刻的最新状态 | | **状态管理** | Flink 内部管理维表状态，自动版本维护 | 无内部状态，依赖外部系统 | | **一致性保证** | 事件时间一致性 (Correctness) | 最终一致性 (Efficiency) | | **延迟影响** | 水位线推进决定关联时机 | 受外部查询延迟影响 | | **适用维表** | 变化频繁且需按事件时间关联的维度 | 变化缓慢或静态的维度 | | **资源开销** | 较高 (需存储维表历史版本) | 较低 (无状态，但需网络 I/O) | --- ### **如何选择？** * 选择 **Temporal Join** 当： * 维表**频繁变化**且关联必须**严格基于事件时间**。 * 需要**精确的历史版本匹配**（如合规审计）。 * 能接受维护维表状态的开销。 * 选择 **Lookup Join** 当： * 维表**变化缓慢**或**静态**（如国家代码表）。 * 关联可接受基于**处理时间**（查询时的最新值）。 * 希望避免在 Flink 中管理维表状态。 * 外部系统能提供低延迟查询。 > 两者关键差异在于 **Temporal Join 通过事件时间实现时间旅行关联历史版本**，而 **Lookup Join 是实时查询外部系统获取当前快照**。理解业务对时间一致性和维表变化频率的要求是选型关键[^1][^2]。 --- **相关问题** 1. Temporal Join 中水位线延迟如何影响结果准确性？ 2. Lookup Join 如何优化对外部数据库的查询性能？缓存策略有哪些？ 3. 如果维表存储在 Kafka 中，应该用 Temporal Join 还是 Lookup Join？ 4. Temporal Join 是否支持处理时间语义？为什么通常不推荐？ 5. 在 Lookup Join 中，如何处理维表数据的更新和删除？
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