文章目录 8.1 窗口联结（Window Join）8.2 **间隔联结（Interval Join）** 8.1 窗口联结（Window Join） Flink为基于一段时间的双流合并专门提供了一个窗口联结算子，可以定义时间窗口，并将两条流中共享一个公共键（key）的数据放在窗口中进行配对处理。 package org.example.watermark;import o

目录 分流 代码示例 使用侧输出流 合流 联合（Union） 连接（Connect） 简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类 目前分流的操作一般是通过侧输出流（side output）来实现，而合流的算子比较丰富，根据不同的需求可以调用 union、connect、join 以及 coGroup 等接口进行连接合并操作 分流 将一条数据流拆分成完全独立的

一、Flink中的基本合流操作 在实际应用中，我们经常会遇到来源不同的多条流，需要将它们的数据进行联合处理。所以 Flink 中合流的操作会更加普遍，对应的 API 也更加丰富。 二、联合（Union） 最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union）。联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中的元素，数据类型不变。 在代码中，我们只要基

一、Flink中的基本合流操作 在实际应用中，我们经常会遇到来源不同的多条流，需要将它们的数据进行联合处理。所以 Flink 中合流的操作会更加普遍，对应的 API 也更加丰富。 二、联合（Union） 最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union）。联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中的元素，数据类型不变。 在代码中，我们只要基