【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（7）- 表的join操作（内联接、外联接以及联接自定义函数等）

2023-12-30 20:04
文章标签 函数 自定义 操作 支持 api 示例 table join flink 番外篇 联接

本文主要是介绍【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（7）- 表的join操作（内联接、外联接以及联接自定义函数等），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Flink 系列文章

一、Flink 专栏

Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。

  • 1、Flink 部署系列
    本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。

  • 2、Flink基础系列
    本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。

  • 3、Flik Table API和SQL基础系列
    本部分介绍Flink Table Api和SQL的基本用法，比如Table API和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。

  • 4、Flik Table API和SQL提高与应用系列
    本部分是table api 和sql的应用部分，和实际的生产应用联系更为密切，以及有一定开发难度的内容。

  • 5、Flink 监控系列
    本部分和实际的运维、监控工作相关。

二、Flink 示例专栏

Flink 示例专栏是 Flink 专栏的辅助说明，一般不会介绍知识点的信息，更多的是提供一个一个可以具体使用的示例。本专栏不再分目录，通过链接即可看出介绍的内容。

两专栏的所有文章入口点击：Flink 系列文章汇总索引

文章目录

  • Flink 系列文章
  • 一、maven依赖
  • 二、示例：表的join操作（内联接、外联接以及联接自定义函数等）

本文介绍了表的join主要操作，比如内联接、外联接以及联接自定义函数等。

如果需要了解更多内容，可以在本人Flink 专栏中了解更新系统的内容。

本文除了maven依赖外，没有其他依赖。

本文更详细的内容可参考文章：

17、Flink 之Table API: Table API 支持的操作（1）
17、Flink 之Table API: Table API 支持的操作（2）

本专题分为以下几篇文章：
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（1）-通过Table API和SQL创建表
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（2）- 通过Table API 和 SQL 创建视图
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（3）- 通过API查询表和使用窗口函数的查询
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（4）- Table API 对表的查询、过滤操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（5）- 表的列操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（6）- 表的聚合(group by、Distinct、GroupBy/Over Window Aggregation)操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（7）- 表的join操作（内联接、外联接以及联接自定义函数等）
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（8）- 时态表的join（scala版本）
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（9）- 表的union、unionall、intersect、intersectall、minus、minusall和in的操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（10）- 表的OrderBy、Offset 和 Fetch、insert操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（11）- Group Windows（tumbling、sliding和session）操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（12）- Over Windows（有界和无界的over window）操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（13）- Row-based（map、flatmap、aggregate、group window aggregate等）操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（14）- 时态表的join（java版本）
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（1）-完整版
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（2）-完整版

一、maven依赖

本文maven依赖参考文章：【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（1）-通过Table API和SQL创建表 中的依赖，为节省篇幅不再赘述。

二、示例：表的join操作（内联接、外联接以及联接自定义函数等）

本部分介绍了表的join主要操作，比如内联接、外联接以及联接自定义函数等。
关于自定义函数的联接将在flink 自定义函数中介绍，因为使用函数和联接本身关系不是非常密切。
19、Flink 的Table API 和 SQL 中的自定义函数（2）

import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.and;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.call;import java.util.Arrays;
import java.util.List;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.functions.TableFunction;
import org.apache.flink.table.functions.TemporalTableFunction;
import org.apache.flink.types.Row;import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;/*** @author alanchan**/
public class TestTableAPIJoinOperationDemo {@Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructorpublic static class User {private long id;private String name;private double balance;private Long rowtime;}@Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructorpublic static class Order {private long id;private long user_id;private double amount;private Long rowtime;}final static List<User> userList = Arrays.asList(new User(1L, "alan", 18, 1698742358391L), new User(2L, "alan", 19, 1698742359396L), new User(3L, "alan", 25, 1698742360407L),new User(4L, "alanchan", 28, 1698742361409L), new User(5L, "alanchan", 29, 1698742362424L));final static List<Order> orderList = Arrays.asList(new Order(1L, 1, 18, 1698742358391L), new Order(2L, 2, 19, 1698742359396L), new Order(3L, 1, 25, 1698742360407L),new Order(4L, 3, 28, 1698742361409L), new Order(5L, 1, 29, 1698742362424L),new Order(6L, 4, 49, 1698742362424L));static void testInnerJoin() throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tenv = StreamTableEnvironment.create(env);DataStream<User> users = env.fromCollection(userList);Table usersTable = tenv.fromDataStream(users, $("id"), $("name"),$("balance"),$("rowtime"));DataStream<Order> orders = env.fromCollection(orderList);Table ordersTable = tenv.fromDataStream(orders, $("id"), $("user_id"), $("amount"),$("rowtime"));Table left = usersTable.select($("id").as("userId"), $("name"), $("balance"),$("rowtime").as("u_rowtime"));Table right = ordersTable.select($("id").as("orderId"), $("user_id"), $("amount"),$("rowtime").as("o_rowtime"));Table result = left.join(right).where($("user_id").isEqual($("userId"))).select($("orderId"), $("user_id"), $("amount"),$("o_rowtime"),$("name"),$("balance"));DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> resultDS = tenv.toRetractStream(result, Row.class);resultDS.print();
//		15> (true,+I[4, 3, 28.0, 1698742361409, alan, 25])
//		12> (true,+I[1, 1, 18.0, 1698742358391, alan, 18])
//		3> (true,+I[6, 4, 49.0, 1698742362424, alanchan, 28])
//		12> (true,+I[2, 2, 19.0, 1698742359396, alan, 19])
//		12> (true,+I[3, 1, 25.0, 1698742360407, alan, 18])
//		12> (true,+I[5, 1, 29.0, 1698742362424, alan, 18])env.execute();}/*** 和 SQL LEFT/RIGHT/FULL OUTER JOIN 子句类似。 关联两张表。 两张表必须有不同的字段名，并且必须定义至少一个等式连接谓词。* @throws Exception*/static void testOuterJoin() throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tenv = StreamTableEnvironment.create(env);DataStream<User> users = env.fromCollection(userList);Table usersTable = tenv.fromDataStream(users, $("id"), $("name"),$("balance"),$("rowtime"));DataStream<Order> orders = env.fromCollection(orderList);Table ordersTable = tenv.fromDataStream(orders, $("id"), $("user_id"), $("amount"),$("rowtime"));Table left = usersTable.select($("id").as("userId"), $("name"), $("balance"),$("rowtime").as("u_rowtime"));Table right = ordersTable.select($("id").as("orderId"), $("user_id"), $("amount"),$("rowtime").as("o_rowtime"));Table leftOuterResult = left.leftOuterJoin(right, $("user_id").isEqual($("userId"))).select($("orderId"), $("user_id"), $("amount"),$("o_rowtime"),$("name"),$("balance"));DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> leftOuterResultDS = tenv.toRetractStream(leftOuterResult, Row.class);
//		leftOuterResultDS.print();
//		12> (true,+I[null, null, null, null, alan, 18])
//		3> (true,+I[null, null, null, null, alanchan, 28])
//		12> (false,-D[null, null, null, null, alan, 18])
//		12> (true,+I[1, 1, 18.0, 1698742358391, alan, 18])
//		15> (true,+I[4, 3, 28.0, 1698742361409, alan, 25])
//		12> (true,+I[null, null, null, null, alan, 19])
//		3> (false,-D[null, null, null, null, alanchan, 28])
//		12> (false,-D[null, null, null, null, alan, 19])
//		3> (true,+I[6, 4, 49.0, 1698742362424, alanchan, 28])
//		12> (true,+I[2, 2, 19.0, 1698742359396, alan, 19])
//		12> (true,+I[3, 1, 25.0, 1698742360407, alan, 18])
//		3> (true,+I[null, null, null, null, alanchan, 29])
//		12> (true,+I[5, 1, 29.0, 1698742362424, alan, 18])Table rightOuterResult = left.rightOuterJoin(right, $("user_id").isEqual($("userId"))).select($("orderId"), $("user_id"), $("amount"),$("o_rowtime"),$("name"),$("balance"));DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> rightOuterResultDS = tenv.toRetractStream(rightOuterResult, Row.class);
//		rightOuterResultDS.print();
//		12> (true,+I[1, 1, 18.0, 1698742358391, alan, 18])
//		3> (true,+I[6, 4, 49.0, 1698742362424, alanchan, 28])
//		15> (true,+I[4, 3, 28.0, 1698742361409, alan, 25])
//		12> (true,+I[2, 2, 19.0, 1698742359396, alan, 19])
//		12> (true,+I[3, 1, 25.0, 1698742360407, alan, 18])
//		12> (true,+I[5, 1, 29.0, 1698742362424, alan, 18])Table fullOuterResult = left.fullOuterJoin(right, $("user_id").isEqual($("userId"))).select($("orderId"), $("user_id"), $("amount"),$("o_rowtime"),$("name"),$("balance"));DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> fullOuterResultDS = tenv.toRetractStream(fullOuterResult, Row.class);fullOuterResultDS.print();
//		3> (true,+I[6, 4, 49.0, 1698742362424, null, null])
//		12> (true,+I[1, 1, 18.0, 1698742358391, null, null])
//		15> (true,+I[4, 3, 28.0, 1698742361409, null, null])
//		12> (false,-D[1, 1, 18.0, 1698742358391, null, null])
//		3> (false,-D[6, 4, 49.0, 1698742362424, null, null])
//		12> (true,+I[1, 1, 18.0, 1698742358391, alan, 18])
//		3> (true,+I[6, 4, 49.0, 1698742362424, alanchan, 28])
//		3> (true,+I[null, null, null, null, alanchan, 29])
//		12> (true,+I[2, 2, 19.0, 1698742359396, null, null])
//		12> (false,-D[2, 2, 19.0, 1698742359396, null, null])
//		12> (true,+I[2, 2, 19.0, 1698742359396, alan, 19])
//		15> (false,-D[4, 3, 28.0, 1698742361409, null, null])
//		12> (true,+I[3, 1, 25.0, 1698742360407, alan, 18])
//		15> (true,+I[4, 3, 28.0, 1698742361409, alan, 25])
//		12> (true,+I[5, 1, 29.0, 1698742362424, alan, 18])env.execute();}/*** Interval join 是可以通过流模式处理的常规 join 的子集。* Interval join 至少需要一个 equi-join 谓词和一个限制双方时间界限的 join 条件。* 这种条件可以由两个合适的范围谓词（<、<=、>=、>）或一个比较两个输入表相同时间属性（即处理时间或事件时间）的等值谓词来定义。* @throws Exception*/static void testIntervalJoin() throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tenv = StreamTableEnvironment.create(env);DataStream<User> users = env.fromCollection(userList);Table usersTable = tenv.fromDataStream(users, $("id"), $("name"),$("balance"),$("rowtime"));DataStream<Order> orders = env.fromCollection(orderList);Table ordersTable = tenv.fromDataStream(orders, $("id"), $("user_id"), $("amount"),$("rowtime"));Table left = usersTable.select($("id").as("userId"), $("name"), $("balance"),$("rowtime").as("u_rowtime"));Table right = ordersTable.select($("id").as("orderId"), $("user_id"), $("amount"),$("rowtime").as("o_rowtime"));Table result = left.join(right).where(and($("user_id").isEqual($("userId")),$("user_id").isLess(3)
//					        $("u_rowtime").isGreaterOrEqual($("o_rowtime").minus(lit(5).minutes())),
//					        $("u_rowtime").isLess($("o_rowtime").plus(lit(10).minutes())))).select($("orderId"), $("user_id"), $("amount"),$("o_rowtime"),$("name"),$("balance"));result.printSchema();DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> resultDS = tenv.toRetractStream(result, Row.class);resultDS.print();
//		12> (true,+I[1, 1, 18.0, 1698742358391, alan, 18.0])
//		12> (true,+I[2, 2, 19.0, 1698742359396, alan, 19.0])
//		12> (true,+I[3, 1, 25.0, 1698742360407, alan, 18.0])
//		12> (true,+I[5, 1, 29.0, 1698742362424, alan, 18.0])env.execute();}/*** join 表和表函数的结果。左（外部）表的每一行都会 join 表函数相应调用产生的所有行。 * 如果表函数调用返回空结果，则删除左侧（外部）表的一行。* 该示例为示例性的，具体的验证将在自定义函数中进行说明* * @throws Exception*/static void testInnerJoinWithUDTF() throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tenv = StreamTableEnvironment.create(env);// 注册 User-Defined Table FunctionTableFunction<Tuple3<String,String,String>> split = new SplitFunction();tenv.registerFunction("split", split);// joinDataStream<Order> orders = env.fromCollection(orderList);Table ordersTable = tenv.fromDataStream(orders, $("id"), $("user_id"), $("amount"),$("rowtime"));Table result = ordersTable.joinLateral(call("split", $("c")).as("s", "t", "v")).select($("a"), $("b"), $("s"), $("t"), $("v"));env.execute();}/*** join 表和表函数的结果。左（外部）表的每一行都会 join 表函数相应调用产生的所有行。* 如果表函数调用返回空结果，则保留相应的 outer（外部连接）行并用空值填充右侧结果。* 目前，表函数左外连接的谓词只能为空或字面（常量）真。* 该示例为示例性的，具体的验证将在自定义函数中进行说明* * @throws Exception*/static void testLeftOuterJoinWithUDTF() throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tenv = StreamTableEnvironment.create(env);// 注册 User-Defined Table FunctionTableFunction<Tuple3<String,String,String>> split = new SplitFunction();tenv.registerFunction("split", split);// joinDataStream<Order> orders = env.fromCollection(orderList);Table ordersTable = tenv.fromDataStream(orders, $("id"), $("user_id"), $("amount"),$("rowtime"));Table result = ordersTable.leftOuterJoinLateral(call("split", $("c")).as("s", "t", "v")).select($("a"), $("b"), $("s"), $("t"), $("v"));env.execute();}/*** Temporal table 是跟踪随时间变化的表。* Temporal table 函数提供对特定时间点 temporal table 状态的访问。* 表与 temporal table 函数进行 join 的语法和使用表函数进行 inner join 的语法相同。* 目前仅支持与 temporal table 的 inner join。* * @throws Exception*/static void testJoinWithTemporalTable() throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tenv = StreamTableEnvironment.create(env);Table ratesHistory = tenv.from("RatesHistory");// 注册带有时间属性和主键的 temporal table functionTemporalTableFunction rates = ratesHistory.createTemporalTableFunction($("r_proctime"),$("r_currency"));tenv.registerFunction("rates", rates);// 基于时间属性和键与“Orders”表关联Table orders = tenv.from("Orders");Table result = orders.joinLateral(call("rates", $("o_proctime")), $("o_currency").isEqual($("r_currency")));env.execute();}/*** @param args* @throws Exception */public static void main(String[] args) throws Exception {
//		testInnerJoin();
//		testOuterJoin();
//		testIntervalJoin();testInnerJoinWithUDTF();}static class SplitFunction extends TableFunction<Tuple3<String,String,String>>{public void eval(Tuple3<String,String,String> tp) {//		    for (String s : str.split(",")) {
//		      // use collect(...) to emit a rowcollect(Row.of(s, s.length()));
//		    }}}
}

以上，本文介绍了表的join主要操作，比如内联接、外联接以及联接自定义函数等。

如果需要了解更多内容，可以在本人Flink 专栏中了解更新系统的内容。

本文更详细的内容可参考文章：

17、Flink 之Table API: Table API 支持的操作（1）
17、Flink 之Table API: Table API 支持的操作（2）

本专题分为以下几篇文章：
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（1）-通过Table API和SQL创建表
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（2）- 通过Table API 和 SQL 创建视图
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（3）- 通过API查询表和使用窗口函数的查询
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（4）- Table API 对表的查询、过滤操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（5）- 表的列操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（6）- 表的聚合(group by、Distinct、GroupBy/Over Window Aggregation)操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（7）- 表的join操作（内联接、外联接以及联接自定义函数等）
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（8）- 时态表的join（scala版本）
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（9）- 表的union、unionall、intersect、intersectall、minus、minusall和in的操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（10）- 表的OrderBy、Offset 和 Fetch、insert操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（11）- Group Windows（tumbling、sliding和session）操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（12）- Over Windows（有界和无界的over window）操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（13）- Row-based（map、flatmap、aggregate、group window aggregate等）操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（14）- 时态表的join（java版本）
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（1）-完整版
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（2）-完整版

这篇关于【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（7）- 表的join操作（内联接、外联接以及联接自定义函数等）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/553865。

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