128.FlinkRegularJoin双流Join及应用场景

俊哥大数据 2024-12-27 17:02:50

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本文主要介绍在流式场景中 join 的实战。大家都知道在使用 SQL 进行数据分析的过程中，join 是经常要使用的操作。在离线场景中，join 的数据集是有边界的，可以缓存数据有边界的...

本文介绍了基于flink sql的双流join

声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》本文主要介绍在流式场景中 join 的实战。大家都知道在使用 SQL 进行数据分析的过程中，join 是经常要使用的操作。在离线场景中，join 的数据集是有边界的，可以缓存数据有边界的数据集进行查询，有Nested Loop/Hash Join/Sort Merge Join 等多表 join；而在实时场景中，join 两侧的数据都是无边界的数据流，所以缓存数据集对长时间 job 来说，存

文章目录1.前言2.Join 的应用场景3.为什么流式计算中提到 Join 小伙伴萌就怕呢？4.带大家看一遍本文思路5.Flink Join 解决方案：Flink Window Join5.1.解决方案说明5.2.解决方案 Flink APISQL API（Flink 1.14 版本 Window TVF 中支持）：5.3.解决方案的特点5.4.解决方案的适用场景6.Flink Join 解决方案：Flink Interval Join6.1.解决方案说明6.2.解决方案 Flink API6.3.解决方案

在开发一个流式应用的时候，我们会经常用到两种JOIN类型，其一是维表JOIN，另外一种就是双流JOIN。关于维表JOIN，一般使用,即加上，表示JOIN维表当前时刻所看到的每条数据。维表是一张不断变化的表，在维表JOIN时，需指明该条记录关联维表快照的时刻。对于双流JOIN，一般经常用到的有LEFT JOIN和INNER JOIN，本文将重点介绍这两种JOIN方式。在使用双流JOIN的时候，要看具体的场景，不然会产生很多中间态的脏数据。

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