Flink中的双流Join

阿萨红参

已于 2024-02-22 15:23:15 修改

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文章标签： flink 大数据

于 2024-02-22 14:40:58 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/roi666/article/details/136228009

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1. Flink中双流Join介绍

Flink版本	Join支持类型	Join API
1.4	inner	Table/SQL
1.5	inner,left,right,full	Table/SQL
1.6	inner,left,right,full	Table/SQL/DataStream

Join大体分为两种：Window Join 和 Interval Join 两种。

Window Join又可以根据Window的类型细分为3种：

Tumbling Window Join、Sliding Window Join、Session Window Join。

Windows类型的join都是利用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；所以实际开发注意状态的过期时间，免得关联不到数据

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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！

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这一期的面试题主要是介绍FlinkJoin 的应用场景为什么流式计算中提到 Join 小伙伴萌就怕呢？带大家看一遍本文思路Flink Join 解决方案：Flink Window JoinFlink Join 解决方案：Flink Interval JoinFlink Join 解决方案：Flink Regular Join上述 3 种解决方案各有优劣，有没有什么共性的问题可以优化？Flink Join 优化方案：同 key 共享 State。

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flink实战--双流join之原理解析 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，右表不存在补NULL； RIGHT - 返回右表所有行，左边不存在补NULL； FULL -

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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)

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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

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1-Flink中双流Join介绍注意:双流Join是Flink面试的高频问题 Join大体分类只有两种：Window Join和Interval Join。 Window Join又可以根据Window的类型细分出3种： Tumbling Window Join、Sliding Window Join、Session Widnow Join。 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； interval joi

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需要注意的是，在滚动窗口 [6,7] 中，由于绿色流中不存在要与橘色流中元素 6、7 相关联的元素，因此该窗口不会输出任何内容。需要注意的是，一个元素可能会落在不同的窗口中，因此会在不同窗口中发生关联，例如，绿色流中的0元素。当在滑动窗口上进行 Join 时，所有有相同 Key 并且位于同一滑动窗口中的两条流的元素两两组合进行关联，并最终传递到 JoinFunction 进行处理。2）窗口中数据的打印是需要触发的，没有触发的数据，窗口内是不会进行计算的，所以记得输入触发的数据。

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之前研究了SparkSQL中Join的原理，本文来研究下Flink中的两条流Join的原理。Flink双流Join的demo可见参考中的链接，那位博主Demo写的非常的好。 Flink中的Join分为WindowJoin和Interval join两种。前者是将数据缓存在Window中，然后再进行Join，所以本质上其实和SparkSQL中的Join一样，算是个离线数据Join；Interval join不太一样，是一条流中的每个元素和另外一条流某个时间范围区间的所有元素进行...

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双流Join是Flink面试的高频问题： Join大体分类只有两种：Window Join和Interval Join。 Window Join又可以根据Window的类型细分出3种： Tumbling Window Join Sliding Window Join Session Widnow Join 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。 interval join也是利用state存储数据再处理，区别在于

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1.前言本文主要是整理博主收集的 Flink 高频面试题。如果本文对你有所帮助，请点个喜欢 + 在看吧。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 Join 小伙伴萌就怕呢？ ⭐ 带大家看一遍本文思路 ⭐ Flink Join 解决方案：Flink Window Join ⭐ Flink Join

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一个流中有相同 Key 并且位于同一窗口的元素都会保存在同一个迭代器(Iterable)，本示例中绿色流为 greenIterable，橘色流为 orangeIterable，如果要实现 RightJoin，实现原理跟 LeftJoin 一样，需要保证 greenIterable 中没有元素，orangeIterable 中的元素也能输出。需要注意的是，一个元素可能会落在不同的窗口中，因此会在不同窗口中发生关联，例如，绿色流中的0元素。其中a和b分别是上图中绿色流和橘色流中的元素，并且有相同的 key。

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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。

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