Flink 双流Join

支持的join类型

      Apache Flink目前支持INNER JOIN和LEFT OUTER JOIN（SELF 可以转换为普通的INNER和OUTER)。在语义上面Apache Flink严格遵守标准SQL的语义

      双流Join的分类：

1. Join大体分类只有两种：Window Join和Interval Join。Window Join又可以根据Window的类型细分出3种：
   1. Tumbling Window Join、Sliding Window Join、Session Widnow Join。
2. Windows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；
3. 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；

双流JOIN操作注意事项

         想要实现流的join我们要考虑数据的延迟，也就是不同流数据到达算子时间不一致的问题。这时候需要用到flink的水印，窗口，EventTime等概念，同时 flink提供了两种流join的算子，Join和coGroup。具体区别参考上篇博客：https://blog.csdn.net/aA518189/article/details/84032660，这篇博客中详细介绍了Join和coGroup的区别，以实现双流Join的案例。

双流JOIN与传统数据库表JOIN的区别

         传统数据库表的JOIN是两张静态表的数据联接，在流上面是动态表，双流JOIN的数据不断流入与传统数据库表的JOIN有如下3个核心区别：

1. 左右两边的数据集合无穷 - 传统数据库左右两个表的数据集合是有限的，双流JOIN的数据会源源不断的流入。
2. JOIN的结果不断产生/更新 - 传统数据库表JOIN是一次执行产生最终结果后退出，双流JOIN会持续不断的产生新的结果。
3. 查询计算的双边驱动 - 双流JOIN由于左右两边的流的速度不一样，会导致左边数据到来的时候右边数据还没有到来，或者右边数据到来的时候左边数据没有到来，所以在实现中要将左右两边的流数据进行保存，以保证JOIN的语义。

数据Shuffle

         分布式流计算所有数据会进行Shuffle，怎么才能保障左右两边流的要JOIN的数据会在相同的节点进行处理呢？在双流JOIN的场景，我们会利用JOIN中ON的联接key进行partition，确保两个流相同的联接key会在同一个节点处理，这个在flink的源码中有说明。

数据的保存

不论是INNER JOIN还是OUTER JOIN 都需要对左右两边的流的数据进行保存，JOIN算子会开辟左右两个State进行数据存储，左右两边的数据到来时候，进行如下操作：

1. LeftEvent到来存储到LState，RightEvent到来的时候存储到RState；
2. LeftEvent会去RightState进行JOIN，并发出所有JOIN之后的Event到下游；
3. RightEvent会去LeftState进行JOIN，并发出所有JOIN之后的Event到下游。

简单场景介绍实现原理 

INNER JOIN 实现

JOIN有很多复杂的场景，我们先以最简单的场景进行实现原理的介绍，比如：最直接的两个进行INNER JOIN，比如查询产品库存和订单数量，库存变化事件流和订单事件流进行INNER JOIN，JION条件是产品ID，具体如下：

双流JOIN两边事件都会存储到State里面，如上，事件流按照标号先后流入到join节点，我们假设右边流比较快，先流入了3个事件，3个事件会存储到state中，但因为左边还没有数据，所有右边前3个事件流入时候，没有join结果流出，当左边第一个事件序号为4的流入时候，先存储左边state，再与右边已经流入的3个事件进行join，join的结果如图 三行结果会流入到下游节点sink。当第5号事件流入时候，也会和左边第4号事件进行join，流出一条jion结果到下游节点。这里关于INNER JOIN的语义和大家强调两点：

• INNER JOIN只有符合JOIN条件时候才会有JOIN结果流出到下游，比如右边最先来的1，2，3个事件，流入时候没有任何输出，因为左边还没有可以JOIN的事件；
• INNER JOIN两边的数据不论如何乱序，都能够保证和传统数据库语义一致，因为我们保存了左右两个流的所有事件到state中。

LEFT OUTER JOIN 实现

LEFT OUTER JOIN 可以简写 LEFT JOIN，语义上和INNER JOIN的区别是不论右流是否有JOIN的事件，左流的事件都需要流入下游节点，但右流没有可以JION的事件时候，右边的事件补NULL。同样我们以最简单的场景说明LEFT JOIN的实现，比如查询产品库存和订单数量，库存变化事件流和订单事件流进行LEFT JOIN，JION条件是产品ID，具体如下：

下图也是表达LEFT JOIN的语义，只是展现方式不同：

上图主要关注点是当左边先流入1，2事件时候，右边没有可以join的事件时候会向下游发送左边事件并补NULL向下游发出，当右边第一个相同的Join key到来的时候会将左边先来的事件发出的带有NULL的事件撤回（对应上面command的-记录，+代表正向记录，-代表撤回记录）。这里强调三点：

• 左流的事件当右边没有JOIN的事件时候，将右边事件列补NULL后流向下游；* 当右边事件流入发现左边已经有可以JOIN的key的时候，并且是第一个可以JOIN上的右边事件（比如上面的3事件是第一个可以和左边JOIN key P001进行JOIN的事件）需要撤回左边下发的NULL记录，并下发JOIN完整（带有右边事件列）的事件到下游。后续来的4，5，6，8等待后续P001的事件是不会产生撤回记录的。
• 在Apache Flink系统内部事件类型分为正向事件标记为“+”和撤回事件标记为“-”。

RIGHT OUTER JOIN  和 FULL OUTER JOIN

RIGHT JOIN内部实现与LEFT JOIN类似， FULL JOIN和LEFT JOIN的区别是左右两边都会产生补NULL和撤回的操作。对于State的使用都是相似的，这里不再重复说明了。