Flink 实践教程-进阶（11）：SQL 关联：Regular Join原创

大家好，欢迎收看patche flat实战系列教程，本章节为进阶系列十一侧口关联regular join regular join baha left join right join inner join和fallouter join4种关联方式。Regular join当前只支持equal join、腾讯云流计算、OIST10大数据产品生态体系的实时化分析利器，兼容opache flink作业。下面将教大家学习如何以kafka作为原表的左右表，将商品订单表与商品信息表中进行左关联，得到商品名称，最终将结果数据到lot sinc RO去。首先进入kaf Co里新建两个topic。Order source和product info用作色口作业的数据源表。其次，从流计算oceanist官方文档中找到并虾载lot think依赖包。

进入ocean控制台。在依赖管理菜单中将logger sin jar上传。然后创建色口作业。点击开发调试，进入作业开发页面，编写侧口作业。第一步，配置引用程序包，在作业参数面板中选择对应的log connector。第二步，配置数据源。

这里使用kafka作为原表，左表和右表来读取单信息order source flow、商品信息product info。第三步，数据关联并输出到blogger sink table。

点击发布草稿，运行作业。我们可以看到，作业已经处于运行中状态。接下来，通过同一网段的云主机启动kafka client，分别发送模拟数据到对应的topic。返回到ocean控制台，在日志面板task manager中可以看到已关联到和未关联到的结果数据。

到此为止，我们进阶系列的演示就结束了，欢迎大家一元购体验流计算lchless。