展开

关键词

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

5820

一文搞懂 Flink Stream Join原理

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

31910
  • 广告
    关闭

    腾讯云618采购季来袭!

    一键领取预热专享618元代金券,2核2G云服务器爆品秒杀低至18元!云产品首单低0.8折起,企业用户购买域名1元起…

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    聊聊flink DataStream的join操作

    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

    1.5K20

    聊聊flink DataStream的join操作

    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

    1K40

    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。 那我们是否应该在regular join中的flink table中定义水位线呢? 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

    21620

    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。

    52520

    Apache-Flink深度解析-JOIN-LATERAL

    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

    3K20

    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。

    19710

    Apache-Flink深度解析-JOIN-LATERAL

    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

    50250

    Flink SQL 双表 JOIN 介绍与原理简析

    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,FlinkJOIN 方面提供了丰富的工具箱,满足了大多数场景下的 JOIN 逻辑。

    28130

    Flink SQL 双表 JOIN 介绍与原理简析

    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,FlinkJOIN 方面提供了丰富的工具箱,满足了大多数场景下的 JOIN 逻辑。

    7910

    Apache-Flink深度解析-JOIN 算子

    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 FlinkJOIN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。

    44530

    Apache-Flink深度解析-JOIN 算子

    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 FlinkJOIN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。

    3.2K31

    Apache-Flink深度解析-JOIN-LATERAL-Time Interval(Time-windowed)

    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!

    46000

    Apache-Flink深度解析-JOIN-LATERAL-Time Interval(Time-windowed)

    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!

    2.2K31

    六大方法彻底解决Flink Table & SQL维表Join

    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。

    37330

    Flink DataStream维度表Join的简单方案

    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

    1.4K30

    相关产品

    • 流计算 Oceanus

      流计算 Oceanus

      流计算 Oceanus 是基于Flink构建的云上全托管的实时计算服务。您无须关注基础设施运维,通过云端一站式开发环境,轻松构建点击流分析、电商精准推荐、金融风控、物联网 IoT 等应用。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券