一、介绍
Join大体分类只有两种：Window Join和Interval Join
Window Join有可以根据Window的类型细分出3种：Tumbling(滚动) Window Join、Sliding(滑动) Window Join、Session(会话) Widnow Join。
🌸Window 类型的join都是利用window的机制，先将数据缓存在Window State中，当窗口触发计算时，执行join操作。
🌸Interval join也是利用state存储数据再处理，区别在于state中的数据有失效机制，依靠数据触发数据清理，目前Stream join的结果是数据的卡尔积。
二、Window Join
✨Tumbling Window Join
执行翻滚窗口联接时，具有公共键和公告翻滚窗口的所有元素将成对组合联接，并传递JoinFunction或FlatJoinFunction。因为它的行为类似于内部连接，所以一个流中的元素在其滚动窗口中没有来自另一个流的元素，因此不会被发射。
如图所示，我们定义了一个为2毫秒的翻滚窗口，结果窗口的形式为[0,1]、[2,3]..............该图显示了每个窗口中所以元素的成对组合，这些元素将传递给JoinFunction。注意在翻滚窗口[6,7]中没有发射任何东西，因为绿色流中不存在与橙色元素⑥和⑦结合的元素。
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
...
DataStream<Integer> orangeStream = ...DataStream<Integer> greenStream = ...
orangeStream.join(greenStream)
.where(<KeySelector>)
.equalTo(<KeySelector>)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(2)))
.apply (new JoinFunction<Integer, Integer, String> (){
@Override
public String join(Integer first, Integer second) {
return first + "," + second;
}
});
✨Sliding Window Join
在执行滑动窗口联接时，具有公共键和公共滑动窗口的所以元素将作为成对组合联接，并传递JoinFunction或FlatJoinFunction。在当前滑动窗口中，一个流的元素没有来自另一个流的元素，则不会发射！请注意，某些元素可能会联接到一个滑动窗口中，但不会联接到另一个滑动窗口中！
在本例中，我们使用大小为2毫秒的滑动窗口，并将其滑动1毫秒，从而产生滑动窗口[-1，0]，[1,2],[2,3]...........x轴下方的连续元素时传递给每个滑动窗口的Join Function的元素。在这里，你还可以看到，例如在窗口[2,3]中，橙色②和绿色③连接，但在窗口[1，2]中没有与任何对象连接。
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
...
DataStream<Integer> orangeStream = ...DataStream<Integer> greenStream = ...
orangeStream.join(greenStream)
.where(<KeySelector>)
.equalTo(<KeySelector>)
.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(2) /* size */, Time.milliseconds(1) /* slide */))
.apply (new JoinFunction<Integer, Integer, String> (){
@Override
public String join(Integer first, Integer second) {
return first + "," + second;
}
});✨Session Window Join
在执行会话窗口联接时，具有相同键（当“组合”满足会话条件）的所有元素以成对组合方式联接，并传递给JoinFunction或FlatJoinFunction。同样，这执行一个内部连接，所以如果有一个会话窗口只包含来自一个流的元素，则不会发出任何输出！
这里，我们定义一个会话窗口连接，其中每个会话被至少1毫秒的时间分割。有三个会话，在前两个会话中，来自两个流的连接元素被传递给JoinFunction。在第三个会话中，绿色流中没有元素，所以⑧和⑨没有连接！
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.EventTimeSessionWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
...
DataStream<Integer> orangeStream = ...DataStream<Integer> greenStream = ...
orangeStream.join(greenStream)
.where(<KeySelector>)
.equalTo(<KeySelector>)
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.milliseconds(1)))
.apply (new JoinFunction<Integer, Integer, String> (){
@Override
public String join(Integer first, Integer second) {
return first + "," + second;
}
});三、Interval Join
前面学习的Window Join必须要在一个Window中进行Join，那如果没有Window如何处理呢？interval join也是使用相同的key来join两个流（流A、流B），并且流B中的元素中的时间戳，和流A元素的时间戳，有一个时间间隔。
b.timestamp ∈ [a.timestamp + lowerBound; a.timestamp + upperBound] or
a.timestamp + lowerBound <= b.timestamp <= a.timestamp + upperBound
也就是：流B的元素的时间戳 ≥ 流A的元素时间戳 + 下界，且，流B的元素的时间戳 ≤ 流A的元素时间戳
在上面的示例中，我们将两个流“orange”和“green”连接起来，其下限为-2毫秒，上限为+1毫秒。默认情况下，这些边界是包含的，但是可以应用.lowerBoundExclusive（）和.upperBoundExclusive来更改行为orangeElem.ts + lowerBound <= greenElem.ts <= orangeElem.ts + upperBound 文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-835296.html
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.ProcessJoinFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
...
DataStream<Integer> orangeStream = ...DataStream<Integer> greenStream = ...
orangeStream
.keyBy(<KeySelector>)
.intervalJoin(greenStream.keyBy(<KeySelector>))
.between(Time.milliseconds(-2), Time.milliseconds(1))
.process (new ProcessJoinFunction<Integer, Integer, String(){
@Override
public void processElement(Integer left, Integer right, Context ctx, Collector<String> out) {
out.collect(first + "," + second);
}
});文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-835296.html
到了这里，关于Flink双流（join）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
