<think>我们正在讨论
Flink中的
CROSSJOINLATERAL的
使用。用户要求一个
使用示例。根据
Flink官方文档，
CROSSJOINLATERAL（也称为表函数连接）用于将表与表函数的结果进行连接。表函数是一种用户自定义函数，它可以返回多行结果（而标量函数只返回单个值）。步骤：1.首先需要定义一个表函数（TableFunction），它可以是继承自`TableFunction`类的自定义函数。2.在SQL查询中，
使用`
CROSSJOINLATERAL`（或`LEFT
JOINLATERAL`）来连接主表和表函数的结果。示例场景：假设我们有一个订单表(orders)，每个订单有一个包含多个产品的ID列表（用逗号分隔的字符串）。我们还有一个表函数(split)用于将字符串拆分成多行（即每个产品一行）。然后我们想将每个订单拆分成多行，每行对应订单中的一个产品。步骤分解：a.定义表函数：这里我们
使用内置的或自定义的表函数。
Flink内置了一些函数，但拆分字符串并返回多行的函数可能需要自定义。b.在SQL中
使用LATERAL
JOIN。注意：在
FlinkSQL中，表函数连接有两种写法：-
使用`
CROSSJOINLATERAL`：如果表函数返回空，则不会生成该行的任何结果。-
使用`LEFT
JOINLATERAL`：即使表函数返回空，也会保留主表的行，并用空值填充表函数的结果列。下面给出一个完整的示例，包括自定义表函数和在SQL中
使用。自定义表函数（Scala示例）：```scalaimportorg.apache.
flink.table.annotation.DataTypeHintimportorg.apache.
flink.table.annotation.FunctionHintimportorg.apache.
flink.table.functions.TableFunctionimportorg.apache.
flink.types.Row//自定义表函数，用于拆分字符串@FunctionHint(output=newDataTypeHint("ROW<productSTRING>"))classSplitFunctionextendsTableFunction[Row]{defeval(str:String,delimiter:String=","):Unit={if(str!=null){str.split(delimiter).foreach{s=>collect(Row.of(s))}}}}```在
FlinkTableAPI中注册并
使用：```scalaimportorg.apache.
flink.table.api._importorg.apache.
flink.table.api.bridge.scala._//创建表环境valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvaltableEnv=StreamTableEnvironment.create(env)//注册表函数tableEnv.createTemporarySystemFunction("split",newSplitFunction)//假设有一个订单表，包含字段：order_id,products//创建订单表（这里
使用虚拟数据）tableEnv.executeSql("""|CREATETABLEorders(|order_idSTRING,|productsSTRING|)WITH(|'connector'='datagen',|'number-of-rows'='3'|)""".stripMargin)//
使用CROSSJOINLATERAL拆分每个订单的产品列表valresult=tableEnv.sqlQuery("""|SELECTorder_id,product|FROMorders,|LATERALTABLE(split(products))AST(product)""".stripMargin)//打印结果result.execute().print()```注意：在SQL中，我们
使用了`LATERALTABLE(split(products))`，这相当于`
CROSSJOINLATERAL`。也可以显式地写成：`FROMorders
CROSSJOINLATERALTABLE(split(products))AST(product)`另外，如果
使用LEFT
JOINLATERAL，则即使拆分结果为空，订单也会被保留：```sqlSELECTorder_id,productFROMordersLEFT
JOINLATERALTABLE(split(products))AST(product)ONTRUE```注意：在LEFT
JOINLATERAL中，必须加上`ONTRUE`，因为这是一个横向连接，连接条件始终为真（连接条件由表函数的输出行决定，但这里我们只是将表函数应用到每一行）。以上示例展示了如何将每个订单的产品字符串拆分成多行，每行一个产品。相关问题：1.表函数连接与普通连接有什么区别？2.在
FlinkSQL中，除了表函数，还有其他类型的函数吗？3.如何处理表函数返回空值的情况？4.在流处理模式下，表函数连接会产生什么样的输出？（例如，当订单表是流时）</think>### Apache
Flink CROSS JOIN LATERAL
使用示例
在 Apache
Flink 中，`
CROSS JOIN LATERAL` 用于将表与表函数（Table Function）的结果进行连接。这种连接方式允许为输入表的每一行调用表函数，并将函数输出的多行结果与原始行连接。以下是详细的
使用示例：
#### 1. **场景说明**
假设有两个数据源：
- **订单表** `Orders(order_id, product_list)`：包含订单ID和产品ID列表（如 `"A,B,C"`）
- **产品表** `Products(product_id, price)`：包含产品ID和价格
需要将订单中的产品列表拆分成单个产品，并与产品表关联获取价格。
#### 2. **完整代码示例（
Flink SQL）**
```sql
-- 注册表函数：拆分字符串为多行
CREATE TEMPORARY FUNCTION SplitProducts AS 'com.example.udf.SplitFunction';
-- 创建订单表
CREATE TABLE Orders (
order_id STRING,
product_list STRING
) WITH (...); -- 指定数据源连接器
-- 创建产品表
CREATE TABLE Products (
product_id STRING,
price DECIMAL(10, 2)
) WITH (...); -- 指定数据源连接器
--
使用 CROSS JOIN LATERAL 连接
SELECT
o.order_id,
p.product_id,
pr.price
FROM Orders AS o
CROSS JOIN LATERAL TABLE(SplitProducts(o.product_list)) AS p(product_id) -- 拆分产品列表
JOIN Products AS pr ON p.product_id = pr.product_id; -- 关联产品价格
```
#### 3. **表函数实现（Java）**
```java
import org.apache.
flink.table.functions.TableFunction;
import org.apache.
flink.types.Row;
public class SplitFunction extends TableFunction<Row> {
public void eval(String productList) {
if (productList != null) {
for (String product : productList.split(",")) {
collect(Row.of(product.trim())); // 输出拆分后的每个产品
}
}
}
}
```
#### 4. **关键点说明**
1. **表函数作用**：
- `SplitProducts(o.product_list)` 将 `"A,B,C"` 拆分为三行：`[A]`、`[B]`、`[C]`
- 通过 `
CROSS JOIN LATERAL` 将每个订单与拆分结果连接
2. **连接逻辑**：
```plaintext
原始订单： [order_1, "A,B"]
↓ LATERAL 展开
→ [order_1, A]
→ [order_1, B]
↓ 关联产品表
→ [order_1, A, 10.0] (假设A的价格是10)
→ [order_1, B, 15.0]
```
3. **与普通
JOIN 的区别**：
- `
CROSS JOIN LATERAL` 依赖左侧表的每一行生成结果
- 表函数可为单行输入生成多行输出（类似 `flatMap`）
- 普通
JOIN 无法实现行级扩展功能
#### 5. **流处理注意事项**
- 需启用状态保留：`table.exec.state.ttl=3600000`（防止状态无限增长）
- 水位线传播：确保输入表的水位线正确传播到结果表
- 处理乱序事件：建议在源表定义 `WATERMARK`
#### 典型应用场景
1. 解析嵌套 JSON/数组数据
2. 机器学习特征展开（如将向量拆分为多列）
3. 日志字段拆分（如将 CSV 日志拆分为结构化字段）
[^1]
本文探讨了Flink中的DataSet API如何进行Join和Cross操作。详细解释了内连接（默认）、左连接、右连接及全连接的用法，并举例说明了笛卡尔积的实现，展示了输出结果。
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