Flink中的双流Join

1. Flink中双流Join介绍

|---------|-----------------------|----------------------|
| Flink版本 | Join支持类型 | Join API |
| 1.4 | inner | Table/SQL |
| 1.5 | inner,left,right,full | Table/SQL |
| 1.6 | inner,left,right,full | Table/SQL/DataStream |

Join大体分为两种:Window JoinInterval Join两种。

Window Join又可以根据Window的类型细分为3种:

Tumbling Window Join、Sliding Window Join、Session Window Join。

Windows类型的join都是利用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;所以实际开发注意状态的过期时间,免得关联不到数据

目前Stream join的结果是数据的笛卡尔积;

2. Window Join

将两条实时流中元素分配到一个时间窗口中完成 Join

Tumbling Window Join(滚动窗口)

执行翻滚窗口联接时,具有公共键和公共翻滚窗口的所有元素将作为成对组合联接,并传递给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,我们定义了一个大小为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有元素的成对组合,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。

Sliding Window Join(滑动窗口)

在执行滑动窗口联接时,具有公共键和公共滑动窗口的所有元素将作为成对组合联接,并传递给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,某些元素可能会连接到一个滑动窗口中,但不会连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],[0,1],[1,2],[2,3]...。x轴下方的连接元素是传递给每个滑动窗口的JoinFunction的元素。在这里,您还可以看到,例如,在窗口[2,3]中,橙色②与绿色③连接,但在窗口[1,2]中没有与任何对象连接。

Session Window Join(会话窗口)

在执行会话窗口联接时,具有相同键(当"组合"时满足会话条件)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!

在这里,我们定义了一个会话窗口连接,其中每个会话被至少1ms的间隔分割。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!

两条流数据按照关联主键在这三种窗口内进行inner join,底层基于State存储,并支持处理时间和事件时间两种特征

3. Interval Join

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 根据右流相对左流偏移的时间区间(interval)作为关联窗口,在偏移区间窗口中完成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。

条件:

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+上界

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

在流入程序后,等候(low,high)时间间隔内的数据进行join, 否则继续处理下一个流。

从代码中我们发现,interval join需要在两个KeyedStream之上操作,即keyBy(),并在between()方法中指定偏移区间的上下界。

需要注意的是interval join实现的也是inner join,且目前只支持事件时间。

相关推荐
鸭鸭鸭进京赶烤1 小时前
大学专业科普 | 云计算、大数据
大数据·云计算
G皮T5 小时前
【Elasticsearch】自定义评分检索
大数据·elasticsearch·搜索引擎·查询·检索·自定义评分·_score
搞笑的秀儿8 小时前
信息新技术
大数据·人工智能·物联网·云计算·区块链
SelectDB8 小时前
SelectDB 在 AWS Graviton ARM 架构下相比 x86 实现 36% 性价比提升
大数据·架构·aws
二二孚日9 小时前
自用华为ICT云赛道Big Data第五章知识点-Flume海量日志聚合
大数据·华为
二二孚日11 小时前
自用华为ICT云赛道Big Data第四章知识点-Flink流批一体分布式实时处理引擎
大数据·华为
xufwind12 小时前
spark standlone 集群离线安装
大数据·分布式·spark
AI数据皮皮侠13 小时前
中国区域10m空间分辨率楼高数据集(全国/分省/分市/免费数据)
大数据·人工智能·机器学习·分类·业界资讯
昱禹13 小时前
Flutter 3.29+使用isar构建失败
大数据·flutter
DeepSeek大模型官方教程14 小时前
NLP之文本纠错开源大模型:兼看语音大模型总结
大数据·人工智能·ai·自然语言处理·大模型·产品经理·大模型学习