Flink ⽀持⾮常多的数据 Join ⽅式，主要包括以下三种：
- 动态表（流）与动态表（流）的 Join
- 动态表（流）与外部维表（⽐如 Redis）的 Join
- 动态表字段的列转⾏（⼀种特殊的 Join）
细分 Flink SQL ⽀持的 Join：
Regular Join：流与流的 Join，包括 Inner Equal Join、Outer Equal Join
Interval Join：流与流的 Join，两条流⼀段时间区间内的 Join
Temporal Join：流与流的 Join，包括事件时间，处理时间的 Temporal Join，类似于离线中的快照 Join
Lookup Join：流与外部维表的 Join
Array Expansion：表字段的列转⾏，类似于 Hive 的 explode 数据炸开的列转⾏
Table Function：⾃定义函数的表字段的列转⾏，⽀持 Inner Join 和 Left Outer Join
1.Regular Join
**Regular Join 定义（⽀持 Batch\Streaming）：**Regular Join 和离线 Hive SQL ⼀样的 Regular Join，通过条件关联两条流数据输出。
**应⽤场景：**⽐如⽇志关联扩充维度数据，构建宽表；⽇志通过 ID 关联计算 CTR。
Regular Join 包含以下⼏种（以 L 作为左流中的数据标识， R 作为右流中的数据标识）：
- Inner Join（Inner Equal Join）：流任务中，只有两条流 Join 到才输出，输出 +[L, R]
- Left Join（Outer Equal Join）：流任务中，左流数据到达之后，⽆论有没有 Join 到右流的数据，都会输出（Join 到输出 +[L, R] ，没 Join 到输出 +[L, null] ），如果右流数据到达之后，发现左流之前输出过没有 Join 到的数据，则会发起回撤流，先输出 -[L, null] ，然后输出 +[L, R]
- Right Join（Outer Equal Join）：有 Left Join ⼀样，左表和右表的执⾏逻辑完全相反
- Full Join（Outer Equal Join）：流任务中，左流或者右流的数据到达之后，⽆论有没有 Join 到另外⼀条流的数据，都会输出（对右流来说：Join 到输出 +[L, R] ，没 Join 到输出 +[null, R] ；对左流来说：Join 到输出 +[L, R] ，没 Join 到输出 +[L, null] ）。如果⼀条流的数据到达之后，发现另⼀条流之前输出过没有 Join 到的数据，则会发起回撤流（左流数据到达为例：回撤 -[null, R] ，输出+[L, R] ，右流数据到达为例：回撤 -[L, null] ，输出 +[L, R] ）
**实际案例：**案例为曝光⽇志关联点击⽇志，筛选既有曝光⼜有点击的数据，并且补充点击的扩展参数
a）Inner Join 案例 ：
-- 曝光⽇志数据
CREATE TABLE show_log_table (
log_id BIGINT,
show_params STRING
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '2',
'fields.show_params.length' = '1',
'fields.log_id.min' = '1',
'fields.log_id.max' = '100'
);
-- 点击⽇志数据
CREATE TABLE click_log_table (
log_id BIGINT,
click_params STRING
)
WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '2',
'fields.click_params.length' = '1',
'fields.log_id.min' = '1',
'fields.log_id.max' = '10'
);
CREATE TABLE sink_table (
s_id BIGINT,
s_params STRING,
c_id BIGINT,
c_params STRING
) WITH (
'connector' = 'print'
);
-- 流的 INNER JOIN，条件为 log_id
INSERT INTO sink_table
SELECT
show_log_table.log_id as s_id,
show_log_table.show_params as s_params,
click_log_table.log_id as c_id,
click_log_table.click_params as c_params
FROM show_log_table
INNER JOIN click_log_table
ON show_log_table.log_id = click_log_table.log_id;
输出结果如下：
+I[5, d, 5, f]
+I[5, d, 5, 8]
+I[5, d, 5, 2]
+I[3, 4, 3, 0]
+I[3, 4, 3, 3]
b）Left Join 案例：
CREATE TABLE show_log_table (
log_id BIGINT,
show_params STRING
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '1',
'fields.show_params.length' = '3',
'fields.log_id.min' = '1',
'fields.log_id.max' = '10'
);
CREATE TABLE click_log_table (
log_id BIGINT,
click_params STRING
)
WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '1',
'fields.click_params.length' = '3',
'fields.log_id.min' = '1',
'fields.log_id.max' = '10'
);
CREATE TABLE sink_table (
s_id BIGINT,
s_params STRING,
c_id BIGINT,
c_params STRING
) WITH (
'connector' = 'print'
);
set sql-client.execution.result-mode=changelog;
INSERT INTO sink_table
SELECT
show_log_table.log_id as s_id,
show_log_table.show_params as s_params,
click_log_table.log_id as c_id,
click_log_table.click_params as c_params
FROM show_log_table
LEFT JOIN click_log_table
ON show_log_table.log_id = click_log_table.log_id;
输出结果如下：
+I[5, f3c, 5, c05]
+I[5, 6e2, 5, 1f6]
+I[5, 86b, 5, 1f6]
+I[5, f3c, 5, 1f6]
-D[3, 4ab, null, null]
-D[3, 6f2, null, null]
+I[3, 4ab, 3, 765]
+I[3, 6f2, 3, 765]
+I[2, 3c4, null, null]
+I[3, 4ab, 3, a8b]
+I[3, 6f2, 3, a8b]
+I[2, c03, null, null]
...
c）Full Join 案例：
CREATE TABLE show_log_table (
log_id BIGINT,
show_params STRING
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '2',
'fields.show_params.length' = '1',
'fields.log_id.min' = '1',
'fields.log_id.max' = '10'
);
CREATE TABLE click_log_table (
log_id BIGINT,
click_params STRING
)WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '2',
'fields.click_params.length' = '1',
'fields.log_id.min' = '1',
'fields.log_id.max' = '10'
);
CREATE TABLE sink_table (
s_id BIGINT,
s_params STRING,
c_id BIGINT,
c_params STRING
) WITH (
'connector' = 'print'
);
INSERT INTO sink_table
SELECT
show_log_table.log_id as s_id,
show_log_table.show_params as s_params,
click_log_table.log_id as c_id,
click_log_table.click_params as c_params
FROM show_log_table
FULL JOIN click_log_table
ON show_log_table.log_id = click_log_table.log_id;
输出结果如下：
+I[null, null, 7, 6]
+I[6, 5, null, null]
-D[1, c, null, null]
+I[1, c, 1, 2]
+I[3, 1, null, null]
+I[null, null, 7, d]
+I[10, 0, null, null]
+I[null, null, 2, 6]
-D[null, null, 7, 6]
-D[null, null, 7, d]
...
关于 Regular Join 的注意事项：
-
实时 Regular Join 可以不是 等值 join，等值 join 和 ⾮等值 join 区别在于，等值 join 数据 shuffle 策略是 Hash，会按照 Join on 中的等值条件作为 id 发往对应的下游； ⾮等值 join 数据 shuffle 策略是 Global，所有数据发往⼀个并发，按照⾮等值条件进⾏关联。
等值 Join：
非等值 Join：
-
Join 的流程是左流新来⼀条数据之后，会和右流中符合条件的所有数据做 Join，然后输出。
-
流的上游是⽆限的数据，要做到关联的话，Flink 会将两条流的所有数据都存储在 State 中，所以 Flink 任务的 State 会⽆限增⼤，需要为 State 配置合适的 TTL，以防⽌ State 过⼤。
2.Interval Join（时间区间 Join）
**Interval Join 定义（⽀持 Batch\Streaming）：**Interval Join 可以让⼀条流去 Join 另⼀条流中前后⼀段时间内的数据。
**应⽤场景：**Regular Join 会产⽣回撤流，在实时数仓中⼀般写⼊的 sink 是类似于 Kafka 的消息队列，然后接 clickhouse 等引擎，这些引擎不具备处理回撤流的能⼒，Interval Join ⽤于消灭回撤流的。
Interval Join 包含以下⼏种（以 L 作为左流中的数据标识， R 作为右流中的数据标识）：
- Inner Interval Join：流任务中，只有两条流 Join 到（满⾜ Join on 中的条件：两条流的数据在时间区间 + 满⾜其他等值条件）才输出，输出 +[L, R]
- Left Interval Join：流任务中，左流数据到达之后，如果没有 Join 到右流的数据，就会等待（放在 State 中等），如果右流之后数据到达，发现能和刚刚那条左流数据 Join 到，则会输出 +[L,R] 。事件时间中随着 Watermark 的推进（也⽀持处理时间）。如果发现发现左流 State 中的数据过期了，就把左流中过期的数据从 State 中删除，然后输出 +[L, null] ，如果右流 State 中的数据过期了，就直接从 State 中删除。
- Right Interval Join：和 Left Interval Join 执⾏逻辑⼀样，只不过左表和右表的执⾏逻辑完全相反。
- Full Interval Join：流任务中，左流或者右流的数据到达之后，如果没有 Join 到另外⼀条流的数据，就会等待（左流放在左流对应的 State 中等，右流放在右流对应的 State 中等），如果之后另⼀条流数据到达之后，发现能和刚刚那条数据 Join 到，则会输出 +[L, R] 。事件时间中随着 Watermark 的推进（也⽀持处理时间），发现 State 中的数据过期了，就将这些数据从 State 中删除并且输出（左流过期输出+[L, null] ，右流过期输出 -[null, R] ）
**Inner Interval Join 和 Outer Interval Join 的区别在于：**Outer 在随着时间推移的过程中，如果有数据过期了之后，会根据是否是 Outer 将没有 Join 到的数据也给输出。
**实际案例：**曝光⽇志关联点击⽇志，筛选既有曝光⼜有点击的数据，条件是曝光发⽣之后，4 ⼩时之内的点击，并且补充点击的扩展参数
a）Inner Interval Join
CREATE TABLE show_log_table (
log_id BIGINT,
show_params STRING,
row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
WATERMARK FOR row_time AS row_time
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '1',
'fields.show_params.length' = '1',
'fields.log_id.min' = '1',
'fields.log_id.max' = '10'
);
CREATE TABLE click_log_table (
log_id BIGINT,
click_params STRING,
row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
WATERMARK FOR row_time AS row_time
)
WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '1',
'fields.click_params.length' = '1',
'fields.log_id.min' = '1',
'fields.log_id.max' = '10'
);
CREATE TABLE sink_table (
s_id BIGINT,
s_params STRING,
c_id BIGINT,
c_params STRING
) WITH (
'connector' = 'print'
);
INSERT INTO sink_table
SELECT
show_log_table.log_id as s_id,
show_log_table.show_params as s_params,
click_log_table.log_id as c_id,
click_log_table.click_params as c_params
FROM show_log_table
INNER JOIN click_log_table
ON show_log_table.log_id = click_log_table.log_id
AND show_log_table.row_time BETWEEN click_log_table.row_time - INTERVAL '4' SECOND AND click_log_table.row_time
输出结果如下：
6> +I[2, a, 2, 6]
6> +I[2, 6, 2, 6]
2> +I[4, 1, 4, 5]
2> +I[10, 8, 10, d]
2> +I[10, 7, 10, d]
2> +I[10, d, 10, d]
2> +I[5, b, 5, d]
6> +I[1, a, 1, 7]
b）Left Interval Join
CREATE TABLE show_log (
log_id BIGINT,
show_params STRING,
row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
WATERMARK FOR row_time AS row_time
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '1',
'fields.show_params.length' = '1',
'fields.log_id.min' = '1',
'fields.log_id.max' = '10'
);
CREATE TABLE click_log (
log_id BIGINT,
click_params STRING,
row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
WATERMARK FOR row_time AS row_time
)
WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '1',
'fields.click_params.length' = '1',
'fields.log_id.min' = '1',
'fields.log_id.max' = '10'
);
CREATE TABLE sink_table (
s_id BIGINT,
s_params STRING,
c_id BIGINT,
c_params STRING
) WITH (
'connector' = 'print'
);
INSERT INTO sink_table
SELECT
show_log.log_id as s_id,
show_log.show_params as s_params,
click_log.log_id as c_id,
click_log.click_params as c_params
FROM show_log LEFT JOIN click_log ON show_log.log_id = click_log.log_id
AND show_log.row_time BETWEEN click_log.row_time - INTERVAL '5' SECOND AND click_log.row_time
输出结果如下：
+I[6, e, 6, 7]
+I[11, d, null, null]
+I[7, b, null, null]
+I[8, 0, 8, 3]
+I[13, 6, null, null]
c）Full Interval Join
CREATE TABLE show_log (
log_id BIGINT,
show_params STRING,
row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
WATERMARK FOR row_time AS row_time
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '1',
'fields.show_params.length' = '1',
'fields.log_id.min' = '5',
'fields.log_id.max' = '15'
);
CREATE TABLE click_log (
log_id BIGINT,
click_params STRING,
row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
WATERMARK FOR row_time AS row_time
)
WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '1',
'fields.click_params.length' = '1',
'fields.log_id.min' = '1',
'fields.log_id.max' = '10'
);
CREATE TABLE sink_table (
s_id BIGINT,
s_params STRING,
c_id BIGINT,
c_params STRING
) WITH (
'connector' = 'print'
);
INSERT INTO sink_table
SELECT
show_log.log_id as s_id,
show_log.show_params as s_params,
click_log.log_id as c_id,
click_log.click_params as c_params
FROM show_log FULL JOIN click_log ON show_log.log_id = click_log.log_id
AND show_log.row_time BETWEEN click_log.row_time - INTERVAL '5' SECOND AND click_log.row_time
输出结果如下：
+I[6, 1, null, null]
+I[7, 3, 7, 8]
+I[null, null, 6, 6]
+I[null, null, 4, d]
+I[8, d, null, null]
+I[null, null, 3, b]
关于 Interval Join 的注意事项：
实时 Interval Join 可以不是 等值 join ，等值 join 和 ⾮等值 join 区别在于， 等值 join 数据 shuffle 策略是 Hash，会按照 Join on 中的等值条件作为 id 发往对应的下游； ⾮等值 join 数据 shuffle 策略是 Global，所有数据发往⼀个并发，将满⾜条件的数据进⾏关联输出。
3.Temporal Join（快照 Join）
**Temporal Join 定义（⽀持 Batch\Streaming）：**同离线中的 拉链快照表 ，Flink SQL 中对应的表叫做 Versioned Table ，使⽤⼀个明细表去 join 这个 Versioned Table 的 join 操作就叫做 Temporal Join。
Temporal Join 中，Versioned Table 是对同⼀条 key（在 DDL 中以 primary key 标记同⼀个 key）的历史版本（根据时间划分版本）做维护，当有明细表 Join 这个表时，可以根据明细表中的时间版本选择 Versioned Table 对应时间区间内的快照数据进⾏ join。
**应⽤场景：**⽐如汇率数据（实时的根据汇率计算总⾦额），在 12:00 之前（事件时间），⼈⺠币和美元汇率是 7:1，在 12:00 之后变为 6:1，那么在 12:00 之前数据就要按照 7:1 进⾏计算，12:00 之后就要按照 6:1 计算。
**Verisoned Table：**Verisoned Table 中存储的数据通常来源于 CDC 或者会发⽣更新的数据。Flink SQL 会为 Versioned Table 维护 Primary Key 下的所有历史时间版本的数据。
**示例：**汇率计算中定义 Versioned Table 的两种⽅式。
-- 定义⼀个汇率 versioned 表
CREATE TABLE currency_rates (
currency STRING,
conversion_rate DECIMAL(32, 2),
update_time TIMESTAMP(3) METADATA FROM `values.source.timestamp` VIRTUAL,
WATERMARK FOR update_time AS update_time,
-- PRIMARY KEY 定义⽅式
PRIMARY KEY(currency) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'value.format' = 'debezium-json',
/* ... */
);
-- 将数据源表按照 Deduplicate ⽅式定义为 Versioned Table
CREATE VIEW versioned_rates AS
SELECT currency, conversion_rate, update_time -- 1. 定义 `update_time` 为时间字段
FROM (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY currency -- 2. 定义 `currency` 为主键
ORDER BY update_time DESC -- 3. ORDER BY 中必须是时间戳列
) AS rownum
FROM currency_rates)
WHERE rownum = 1;
**Temporal Join ⽀持的时间语义：**事件时间、处理时间
**实际案例：**汇率计算以 事件时间 任务举例
-- 1. 定义⼀个输⼊订单表
CREATE TABLE orders (
order_id BIGINT,
price BIGINT,
currency STRING,
order_time TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR order_time AS order_time
) WITH (
'connector' = 'filesystem',
'path' = 'file:///Users/hhx/Desktop/orders.csv',
'format' = 'csv'
);
1,100,a,2023-11-01 10:10:10.100
2,200,a,2023-11-02 10:10:10.100
3,300,a,2023-11-03 10:10:10.100
4,300,a,2023-11-04 10:10:10.100
5,300,a,2023-11-05 10:10:10.100
6,300,a,2023-11-06 10:10:10.100
-- 2. 定义⼀个汇率 versioned 表，其中 versioned 表的概念下⽂会介绍到
CREATE TABLE currency_rates (
currency STRING,
conversion_rate BIGINT,
update_time TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR update_time AS update_time,
PRIMARY KEY(currency) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'filesystem',
'path' = 'file:///Users/hhx/Desktop/currency_rates.csv',
'format' = 'csv'
);
a,10,2023-11-01 09:10:10.100
a,11,2023-11-01 10:00:10.100
a,12,2023-11-01 10:10:10.100
a,13,2023-11-01 10:20:10.100
a,14,2023-11-02 10:20:10.100
a,15,2023-11-03 10:20:10.100
a,16,2023-11-04 10:20:10.100
a,17,2023-11-05 10:20:10.100
a,18,2023-11-06 10:00:10.100
a,19,2023-11-06 10:11:10.100
SELECT
order_id,
price,
orders.currency,
conversion_rate,
order_time,
update_time
FROM orders
-- 3. Temporal Join 逻辑
-- SQL 语法为：FOR SYSTEM_TIME AS OF
LEFT JOIN currency_rates FOR SYSTEM_TIME AS OF orders.order_time
ON orders.currency = currency_rates.currency;
可以看到相同的货币汇率会根据具体数据的事件时间不同， Join 到对应时间的汇率【Join 到最近可用的汇率】：
注意：
事件时间的 Temporal Join ⼀定要给左右两张表都设置 Watermark。
事件时间的 Temporal Join ⼀定要把 Versioned Table 的主键包含在 Join on 的条件中。
**实际案例：**汇率计算以 处理时间 任务举例
10:15> SELECT * FROM LatestRates;
currency rate
======== ======
US Dollar 102
Euro 114
Yen 1
10:30> SELECT * FROM LatestRates;
currency rate
======== ======
US Dollar 102
Euro 114
Yen 1
-- 10:42 时，Euro 的汇率从 114 变为 116
10:52> SELECT * FROM LatestRates;
currency rate
======== ======
US Dollar 102
Euro 116
Yen 1
-- 从 Orders 表查询数据
SELECT * FROM Orders;
amount currency
====== =========
2 Euro <== 在处理时间 10:15 到达的⼀条数据
1 US Dollar <== 在处理时间 10:30 到达的⼀条数据
2 Euro <== 在处理时间 10:52 到达的⼀条数据
-- 执⾏关联查询
SELECT
o.amount,
o.currency,
r.rate,
o.amount * r.rate
FROM
Orders AS o
JOIN LatestRates FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proctime AS r
ON r.currency = o.currency
-- 结果如下：
amount currency rate amount*rate
====== ========= ======= ============
2 Euro 114 228 <== 在处理时间 10:15 到达的⼀条数据
1 US Dollar 102 102 <== 在处理时间 10:30 到达的⼀条数据
2 Euro 116 232 <== 在处理时间 10:52 到达的⼀条数据
处理时间语义中是根据左流数据到达的时间决定拿到的汇率值，Flink 就只为 LatestRates 维护了最新的状态数据，不需要关⼼历史版本的数据。
注意：
Processing-time temporal join is not supported yet.
4.Lookup Join（维表 Join）
**Lookup Join 定义（⽀持 Batch\Streaming）：**Lookup Join 是维表 Join，实时数仓场景中，实时获取外部缓存。
**应⽤场景：**Regular Join，Interval Join 等上⾯说的 Join 都是流与流之间的 Join，⽽ Lookup Join 是流与 Redis，Mysql，HBase 这种存储介质的 Join，Lookup 的意思是实时查找。
**实际案例：**使⽤曝光⽤户⽇志流（show_log）关联⽤户画像维表（user_profile）关联到⽤户的维度之后，提供给下游，计算分性别，年龄段的曝光⽤户数使⽤。
输⼊数据： 曝光⽤户⽇志流（show_log）数据（数据存储在 kafka 中）：
log_id timestamp user_id
1 2021-11-01 00:01:03 a
2 2021-11-01 00:03:00 b
3 2021-11-01 00:05:00 c
4 2021-11-01 00:06:00 b
5 2021-11-01 00:07:00 c
⽤户画像维表（user_profile）数据（数据存储在 redis 中）
user_id(主键) age sex
a 12-18 男
b 18-24 ⼥
c 18-24 男
**注意：**redis 中的数据结构是按照 key，value 存储的，其中 key 为 user_id，value 为 age，sex 的 json。
CREATE TABLE show_log (
log_id BIGINT,
`timestamp` TIMESTAMP(3),
user_id STRING,
proctime AS PROCTIME()
) WITH (
'connector' = 'filesystem',
'path' = 'file:///Users/hhx/Desktop/show_log.csv',
'format' = 'csv'
);
1 2021-11-01 00:01:03 a
2 2021-11-01 00:03:00 b
3 2021-11-01 00:05:00 c
4 2021-11-01 00:06:00 b
5 2021-11-01 00:07:00 c
CREATE TABLE user_profile (
user_id STRING,
age STRING,
sex STRING,
proctime AS PROCTIME(),
PRIMARY KEY(user_id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'filesystem',
'path' = 'file:///Users/hhx/Desktop/currency_rates.csv',
'format' = 'csv'
);
a 12-18 男
b 18-24 ⼥
c 18-24 男
CREATE TABLE sink_table (
log_id BIGINT,
`timestamp` TIMESTAMP(3),
user_id STRING,
proctime TIMESTAMP(3),
age STRING,
sex STRING
) WITH (
'connector' = 'print'
);
-- Processing-time temporal join is not supported yet.
-- lookup join 的 query 逻辑
INSERT INTO sink_table
SELECT
s.log_id as log_id
, s.`timestamp` as `timestamp`
, s.user_id as user_id
, s.proctime as proctime
, u.sex as sex
, u.age as age
FROM show_log AS s
LEFT JOIN user_profile FOR SYSTEM_TIME AS OF s.proctime AS u
ON s.user_id = u.user_id
输出数据如下：
log_id timestamp user_id age sex
1 2021-11-01 00:01:03 a 12-18 男
2 2021-11-01 00:03:00 b 18-24 ⼥
3 2021-11-01 00:05:00 c 18-24 男
4 2021-11-01 00:06:00 b 18-24 ⼥
5 2021-11-01 00:07:00 c 18-24 男
实时的 lookup 维表关联能使⽤ 处理时间 去做关联。
注意：
a）同⼀条数据关联到的维度数据可能不同
实时数仓中常⽤的实时维表是不断变化的，当前流表数据关联完维表数据后，如果同⼀个 key 的维表的数据发⽣了变化，已关联到的维表的结果数据不会再同步更新。
举个例⼦，维表中 user_id 为 1 的数据在 08：00 时 age 由 12-18 变为了 18-24，那么当任务在 08：01 failover 之后从 07：59 开始回溯数据时，原本应该关联到 12-18 的数据会关联到 18-24 的 age 数据，有可能会影响数据质量。
b）会发⽣实时的新建及更新的维表应该建⽴起数据延迟的监控，防⽌流表数据先于维表数据到达，关联不到维表数据
c）维表常⻅的性能问题及优化思路
维表性能问题： ⾼ qps 下访问维表存储引擎产⽣的任务背压，数据产出延迟问题。
举个例⼦：
**在没有使⽤维表的情况下：**⼀条数据从输⼊ Flink 任务到输出 Flink 任务的时延假如为 0.1 ms ，那么并⾏度为 1 的任务的吞吐可以达到 1 query / 0.1 ms = 1w qps 。
**在使⽤维表之后：**每条数据访问维表的外部存储的时⻓为 2 ms ，那么⼀条数据从输⼊ Flink 任务到输出 Flink 任务的时延就会变成 2.1 ms ，那么同样并⾏度为 1 的任务的吞吐只能达到 1 query / 2.1 ms = 476 qps ，两者的吞吐量相差 21 倍，导致维表 join 的算⼦会产⽣背压，任务产出会延迟。
常⽤的优化⽅案-DataStream：
- **按照 redis 维表的 key 分桶 + local cache：**通过按照 key 分桶的⽅式，让⼤多数据的维表关联的数据访问⾛之前访问过得 local cache 即可，把访问外部存储 2.1 ms 处理⼀个 query 变为访问内存的 0.1 ms 处理⼀个 query 的时⻓。
- **异步访问外存：**DataStream api 有异步算⼦，可以利⽤线程池去同时多次请求维表外部存储，把 2.1 ms 处理 1 个 query 变为 2.1 ms 处理 10 个 query，吞吐可变优化到 10 / 2.1 ms = 4761 qps。
- **批量访问外存：**除了异步访问之外，还可以批量访问外部存储，举例：在访问 redis 维表的 1 query 占⽤ 2.1 ms 时⻓中，其中可能有 2 ms 都是在⽹络请求上⾯的耗时 ，其中只有 0.1 ms 是 redis server 处理请求的时⻓，可以使⽤ redis 提供的 pipeline 能⼒，在客户端（也就是 flink 任务 lookup join 算⼦中），攒⼀批数据，使⽤ pipeline 去同时访问 redis sever，把 2.1 ms 处理 1 个 query 变为 7ms（2ms + 50 * 0.1ms） 处理 50 个 query，吞吐可变为 50 query / 7 ms = 7143 qps。
**实测：**上述优化效果中，最好⽤的是 1 + 3，2 相⽐ 3 还是⼀条⼀条发请求，性能会差⼀些。
常⽤的优化⽅案-Flink SQL：
**按照 redis 维表的 key 分桶 + local cache：**sql 中做分桶，得先做 group by，如果做了 group by 的聚合，就只能在 udaf 中做访问 redis 处理，并且 UDAF 产出的结果只能是⼀条，实现复杂，因此选择不做 keyby 分桶，直接使⽤ local cache 做本地缓存，虽然【直接缓存】的效果⽐【先按照 key 分桶再做缓存】的效果差，但是也能减少访问 redis 压⼒。
**异步访问外存：**官⽅实现的 hbase connector ⽀持异步访问，搜索 lookup.async。
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/docs/connectors/table/hbase/
**批量访问外存：**基于 redis 的批量访问外存优化功能，参考下⽂。
https://mp.weixin.qq.com/s/ku11tCZp7CAFzpkqd4J1cQ
5.Regular Join 、Interval Join、Temporal Join、Lookup Join 总结
a）FlinkSQL 的 Join 按照流的性质分为
- 流与流的 Join：Regular Join+Interval Join+Temporal Join
- 流于外部存储的 Join：Lookup Join
b）Inner Join 与 Outer Join 区别
Inner Join：只有两条流 Join 上才会发出，不涉及回撤流
Outer Join：Join 不上会发出 null，如果是 Regular Outer Join 涉及回撤流，Interval Outer Join 不涉及回撤流
c）Regular Join 、Interval Join、Temporal Join 区别
Regular Join：如果不设置状态的 TTL，两条流的所有数据都会暂存进行 Join，涉及回撤流
Interval Join：可以选定 一条流 的 指定时间区间内 的 数据 进行 Join，不涉及回撤流文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-757422.html
Temporal Join：根据 一条流的时间字段 选择 另一条流的历史时间区间 进行 Join，不涉及回撤流文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-757422.html
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