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join 以Flink 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
Long, Long>, Tuple2<Long, Long>, Tuple2<Long, Long>>() { @Override public Tuple2<Long, Long> join vvvvv "+first+second); return new Tuple2<>(first.f0,first.f1+second.f1); } }) .print("join ===="); 点进去可以得到 join 的入口方法 //join 的入口方法 otherStream 为 stream2,生成 joinedStream public <T2> JoinedStreams <T, T2> join(DataStream<T2> otherStream) { return new JoinedStreams<>(this, otherStream); } 然后 //对 , 0, 1, 2, TypeExtractor.NO_INDEX, input1.getType(), input2.getType(), "Join
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序 本文主要研究一下flink DataStream的join操作 flink-forward-berlin-2017-dongwon-kim-predictive-maintenance-with-apache-flink 方法，用于执行join操作，它返回的是JoinedStreams JoinedStreams flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar! join的语义，如果需要outer join，可以使用CoGroupFunction FlatJoinFunction flink-core-1.7.0-sources.jar! 操作，默认是inner join的语义，如果需要outer join，可以使用CoGroupFunction；与JoinFunction的join方法不同，FlatJoinFunction的join方法多了 ，其参数使用的是Iterable，而JoinFunction与FlatJoinFunction的join参数使用的是单个对象类型 WrappingFunction flink-java-1.7.0-sources.jar
序 本文主要研究一下flink DataStream的join操作 实例 stream.join(otherStream) .where(<KeySelector>) .equalTo( 方法，用于执行join操作，它返回的是JoinedStreams JoinedStreams flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar! join的语义，如果需要outer join，可以使用CoGroupFunction FlatJoinFunction flink-core-1.7.0-sources.jar! 操作，默认是inner join的语义，如果需要outer join，可以使用CoGroupFunction；与JoinFunction的join方法不同，FlatJoinFunction的join方法多了 ，其参数使用的是Iterable，而JoinFunction与FlatJoinFunction的join参数使用的是单个对象类型 WrappingFunction flink-java-1.7.0-sources.jar
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。 那我们是否应该在regular join中的flink table中定义水位线呢？ regular join的flink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flink 的 join计算单元，在状态state中维护最新进入的主键下的
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。
Flink消费Kafka写入Mysql 段子+干货.png 本篇介绍一个特殊的JOIN，那就是JOIN LATERAL。 如下图所示： 本篇会先介绍传统数据库对LATERAL JOIN的支持，然后介绍Apache Flink目前对LATERAL JOIN的支持情况。 解决 如果大家查阅了《Apache Flink 漫谈系列 - JOIN算子》，我想看到这样的查询需求会想到INNER JOIN来解决，SQL如下： SELECT c.customerid, c.city 并向大家介绍了SQL Server中对LATERAL的支持方式，详细分析了JOIN LATERAL和INNER JOIN的区别与联系，最后切入到Apache Flink中，以UDTF示例说明了Apache Flink中对JOIN LATERAL的支持，后续篇章会介绍Apache Flink中另一种使用LATERAL的场景，就是Temporal JION，Temporal JION也是一种新的JOIN类型
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。
本篇会先介绍传统数据库对LATERAL JOIN的支持，然后介绍Apache Flink目前对LATERAL JOIN的支持情况。 解决 如果大家查阅了《Apache Flink 漫谈系列 - JOIN算子》，我想看到这样的查询需求会想到INNER JOIN来解决，SQL如下： SELECT c.customerid, c.city Flink 截止到Flink-1.6.2，Apache Flink 中有两种场景使用LATERAL，如下： UDTF(TVF) - User-defined Table Funciton Temporal 并向大家介绍了SQL Server中对LATERAL的支持方式，详细分析了JOIN LATERAL和INNER JOIN的区别与联系，最后切入到Apache Flink中，以UDTF示例说明了Apache Flink中对JOIN LATERAL的支持，后续篇章会介绍Apache Flink中另一种使用LATERAL的场景，就是Temporal JION，Temporal JION也是一种新的JOIN类型
因此我们强烈建议用户在 Flink 参数中设置 table.exec.state.ttl 选项，它可以指定 JOIN 状态的保留时间，以便 Flink 及时清理过期的状态。 由于基于处理时间的时态表 JOIN 存在 Bug（参见 FLINK-19830），因此在最新的 Flink 版本中已被禁用。我们这里主要介绍基于事件时间的时态表 JOIN。 需要注意的是，在处理时间（Processing Time）模式下， FLINK-19830 提到的 Bug 仍然存在，只是考虑到历史兼容性，Flink 没有禁止在 时态表函数 JOIN 使用该模式。 总结 本文简述了目前 Flink SQL 所有可用的 JOIN 类型，说明了他们各自的应用场景，并提供了示例 SQL 和执行计划，以及运行时 Flink 调用的相关类。 可以看到，Flink 在 JOIN 方面提供了丰富的工具箱，满足了大多数场景下的 JOIN 逻辑。
本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子，以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化！ 什么是JOIN 在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我对JOIN算子有过简单的介绍，这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象。 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 在语义上面Apache Flink严格遵守标准SQL的语义，与上面演示的语义一致。下面我重点介绍Apache Flink中JOIN的实现原理。 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。
段子+干货二维码.png 什么是JOIN 在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我对JOIN算子有过简单的介绍，这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象。 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 在语义上面Apache Flink严格遵守标准SQL的语义，与上面演示的语义一致。下面我重点介绍Apache Flink中JOIN的实现原理。 双流JOIN与传统数据库表JOIN的区别 传统数据库表的JOIN是两张静态表的数据联接，在流上面是 动态表(关于流与动态表的关系请查阅 《Apache Flink 漫谈系列 - 流表对偶(duality 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。
JOIN，在《Apache Flink 漫谈系列(10) - JOIN LATERAL》介绍了单流与UDTF的JOIN操作，在《Apache Flink 漫谈系列(11) - Temporal Table 实际问题 前面章节我们介绍了Flink中对各种JOIN的支持，那么想想下面的查询需求之前介绍的JOIN能否满足？ Apache Flink解决方式 UnBounded 双流 JOIN 上面查询需求我们很容易想到利用《Apache Flink 漫谈系列(09) - JOIN 算子》介绍了UnBounded的双流JOIN 对应Apache Flink官方文档的 Time-windowed JOIN(release-1.7之前都叫Time-Windowed JOIN)。 期望本篇能够让大家对Apache Flink Time Interval JOIN有一个具体的了解！
欢迎您关注《大数据成神之路》 实际问题 前面章节我们介绍了Flink中对各种JOIN的支持，那么想想下面的查询需求之前介绍的JOIN能否满足？ Apache Flink解决方式 UnBounded 双流 JOIN 上面查询需求我们很容易想到利用《Apache Flink 漫谈系列(09) - JOIN 算子》介绍了UnBounded的双流JOIN Apache Flink的Interval JOIN之后可以进行Event-Time的Window Aggregate。 对应Apache Flink官方文档的 Time-windowed JOIN(release-1.7之前都叫Time-Windowed JOIN)。 期望本篇能够让大家对Apache Flink Time Interval JOIN有一个具体的了解！
随着 Flink Table & SQL的发展，Flink SQL中用于进行维表Join也成为了很多场景的选择。 基于之前的总结，再次总结下Flink Table & SQL 中维表Join的实现方式,包括DataStream中的维表Join。 基于BC流，在KeyedBroadcastProcessFunction/BroadcastProcessFunction中实现Join的逻辑处理。 UDTF + LATERAL TABLE语法 实现方式 假设你用的是Flink SQL。 在Flink SQL中直接注册Lookup表即可，在Flink Table API中需要注册LookupFunction 。 本质上，还是通过TableFunction来获取维度数据。
在编写基于Flink的ETL程序时，我们经常需要用维度数据丰富我们接入的流式数据，如通过商品ID获得商品名称、通过商品分类ID获得分类名称等等。 而维度表基本都位于外部存储，换句话说，就是要解决一个无界的流式表与一个有界的码表或半静态表做join操作的问题。 一般情况下的首选方案是Flink内置的异步I/O机制，必要时还得配合使用高效的缓存（如Guava提供的LoadingCache）减少对外部数据源的请求压力。 "; } 这段代码的思路很直接：用一个RichMapFunction封装整个join过程，用一个单线程的调度线程池每隔10分钟请求MySQL，拉取想要的维度表数据存入HashMap，再根据日志中的
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