首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Flink双流处理(CoProcessFunction)

(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

57040

Flink join终结者:SQL Join

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joinFlink 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

71520

Flink处理函数实战之五:CoProcessFunction(双流处理)

(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

26310

Flink】第十一篇:join 之 interval join

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。

3.6K20

Flink SQL中的Join操作

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。

4.9K20

Flink】第十篇:join 之 regular join

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 joinflink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flinkjoin计算单元,在状态state中维护最新进入的主键下的

3.5K21

Apache-Flink深度解析-JOIN 算子

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。

5.3K31

Flink1.4 数据流类型与转换关系

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。

1.5K40
领券