【Flink精讲】双流Join之Regular Join(即普通Join)

本文主要是介绍【Flink精讲】双流Join之Regular Join(即普通Join)，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！

Regular Join

普通Join

• 通过条件关联两条实时数据流：动态表Join动态表
• 支持Inner Join、Left Join、Right Join、Full Join。
  1. Inner Join(Join)：只有两边数据流都关联上才输出+[L,R]
  2. Left Join(Left Outer Join)：只要左流有数据即输出+[L,NULL]，右流数据到达时会产生撤回流-[L,NULL]，并输出+[L,R]
  3. Right Join(Right Outer Join)：和Left Join逻辑相反
  4. Full Join(Full Outer Join)：左流有数据输出+[L,NULL]，右流有数据即输出+[NULL,R]，两个数据流关联上之后产生回撤流并输出完整结果

图例

Inner Join

• 注意：Inner Join不会产生回撤流

Left Join

回撤流：使用的是-D，而不是-U

输出流：+I(大写i)

• 注意：Left Join会产生回撤流

Right Join

• 注意：Right Join会产生回撤流

Full Join

• 注意：Full Join会产生回撤流

案例实战

订单表和支付表进行关联构建宽表

• 设置state的TTL防止内存过大
• left join/right join/full join时要支持回撤，kafka不支持回撤流
  1. upsert-kafka的connector支持回撤流
  upsert-kafka必须指定主键字段：PRIMARY KEY(order_id) NOT ENFORCED
  2. order_id为空报错
  full join时可以case when哪张表有用哪张表的

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