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1.序篇

本节是 flink sql 流 join 系列的下篇，上篇的流畅如下：

flink sql 知其是以然之：流 join 很难嘛???(上)

谎话未几说，我们先径直上本文的目次和论断，小伙伴不错先看论断快速了解博主生机本文能给小伙伴们带来什么匡助：

布景及利用场景先容：博主生机你能了解到，flink sql 提供的丰富的 join 方式(回顾 6 种：regular join，维表 join，快照 join，interval join，array 拍平，table function)对我们得志需求提供了巨大的后援， 这 6 种 join 中触及到流与流的 join 最常用的是 regular join 以及 interval join，本节主要先容 interval join 来一个实战案例：博主以上节说到的曝光日记流点击日记流为案例张开，主如果想告诉小伙伴 flink sql left join 数据不会彼此恭候，存在 retract 问题，会导致写入 kafka 的数据量变大， 然后改变头绪为使用 flink sql interval join 的方式不错使得数据彼此恭候一段时辰进行 join，这种方式不会存在 retract 问题 flink sql interval join 的贬责决策以及旨趣的先容：主要先容 interval join 的在上述实战案例的初始恶果及分析源码机制，博主生机你能了解到，interval join 的实施机制是会在你成就的 interval 区间之内彼此恭候一段时辰，一朝时辰鼓吹(事件时辰由 watermark 鼓吹)到区间除外(即现时这条数据再也不可能被另一条流的数据 join 到时)，outer join 会输出莫得 join 到的数据，inner join 会从 state 中删除这条数据 回顾及瞻望 2.布景及利用场景先容

书接上文，上文先容了曝光流在联系点击流时，使用 flink sql regular join 存在的 retract 问题。

本文先容何如使用 flink sql interval join 贬责这些问题。

3.来一个实战案例

flink sql 知其是以然之流 join 很难嘛???(上)

望望上节的内容案例，来望望在具体输入值的场景下，输出值应该长啥样。

场景：即常见的曝光日记流(show_log)通过 log_id 联系点击日记流(click_log)，将数据的联系恶果进行下发。

来一波输入数据：

曝光数据：

log_id timestamp show_params 1 2021-11-01 00:01:03 show_params 2 2021-11-01 00:03:00 show_params2 3 2021-11-01 00:05:00 show_params3

点击数据：

log_id timestamp click_params 1 2021-11-01 00:01:53 click_params 2 2021-11-01 00:02:01 click_params2

预期输出数据如下：

log_id timestamp show_params click_params 1 2021-11-01 00:01:00 show_params click_params 2 2021-11-01 00:01:00 show_params2 click_params2 3 2021-11-01 00:02:00 show_params3 null

上节的 flink sql regular join 贬责决策如下：

INSERT INTO sink_table SELECT     show_log.log_id as log_id，     show_log.timestamp as timestamp，     show_log.show_params as show_params，     click_log.click_params as click_params FROM show_log LEFT JOIN click_log ON show_log.log_id = click_log.log_id; 

上节说道，flink sql left join 在流数据到达时，如果左表流(show_log)join 不到右表流(click_log) ，则不会恭候右流径直输出(show_log，null)，在后续右表流数据代打时，会将(show_log，null)除掉，发送(show_log，click_log)。这即是为什么产生了 retract 流，从而导致重迭写入 kafka。

对此，我们亦然提倡了对应的贬责头绪，既然 left join 中左流不会恭候右流，那么能不可让左流强行恭候右流一段时辰，委果等不到在数据联系不到的数据即可。

当当当!!!

本文的 flink sql interval join 登场，它就能等。

4.flink sql interval join

4.1.interval join 界说

宇宙先通过底下这句话和图肤浅了解一下 interval join 的作用(练习 DataStream 的小伙伴萌可能照旧使用过了)，后续会提神先容旨趣。

interval join 即是用一个流的数据去联系另一个流的一段时辰区间内的数据。联系到就下发联系到的数据，联系不到且在超时后就把柄是否是 outer join(left join，right join，full join)下发没联系到的数据。

interval join

4.2.案例贬责决策

来望望上述案例的 flink sql interval join sql 何如写：

INSERT INTO sink_table SELECT     show_log.log_id as log_id，
免费看小12萝裸体视频国产     show_log.timestamp as timestamp，     show_log.show_params as show_params，     click_log.click_params as click_params FROM show_log LEFT JOIN click_log ON show_log.log_id = click_log.log_id AND show_log.row_time      BETWEEN click_log.row_time - INTERVAL '10' MINUTE      AND click_log.row_time + INTERVAL '10' MINUTE; 

这里成就了 show_log.row_time BETWEEN click_log.row_time - INTERVAL '10' MINUTE AND click_log.row_time + INTERVAL '10' MINUTE代表 show_log 表中的数据会和 click_log 表中的 row_time 在前后 10 分钟之内的数据进行联系。

初始恶果如下：

+[1 | 2021-11-01 00:01:03 | show_params | click_params]  +[2 | 2021-11-01 00:03:00 | show_params | click_params]  +[3 | 2021-11-01 00:05:00 | show_params | null] 

如上即是我们生机的正确恶果了。

flink web ui 算子图如下：

flink web ui

那么此时你可能有一个问题，恶果中的前两条数据 join 到了输出我是交融的，那当 show_log join 不到 click_log 时为啥也输出了?旨趣是啥?

博主带你们来定位到具体的收场源码。先看一下 transformations。

transformations

不错看到事件时辰下 interval join 的具体 operator 是 org.apache.flink.table.runtime.operators.join.KeyedCoProcessOperatorWithWatermarkDelay。

其中枢逻辑就围聚在 processElement1 和 processElement2 中，在 processElement1 和 processElement2 中使用 org.apache.flink.table.runtime.operators.join.interval.RowTimeIntervalJoin 来处理具体 join 逻辑。RowTimeIntervalJoin 遑急依次如下图所示。

TimeIntervalJoin

底下提神给宇宙讲明一下。

4.3.TimeIntervalJoin 简版证实

join 时，左流和右流会在 interval 时辰之内彼此恭候，如果比及了则输出数据[+(show_log，click_log)]，如果等不到，况且另一条流的时辰照旧鼓吹到现时这条数据在也不可能 join 到另一条流的数据时，则径直输出[+(show_log，null)]，[+(null，click_log)]。

举个例子，show_log.row_time BETWEEN click_log.row_time - INTERVAL '10' MINUTE AND click_log.row_time + INTERVAL '10' MINUTE， 当 click_log 的时辰鼓吹到 2021-11-01 11:00:00 时，这时 show_log 来一条 2021-11-01 02:00:00 的数据， 那这条 show_log 势必不可能和 click_log 中的数据 join 到了，因为 click_log 中 2021-11-01 01:50:00 到 2021-11-01 02:10:00 之间的数据以及过时删除了。则 show_log 径直输出 [+(show_log，null)]

Notes：

如果你成就了 allowLateness，join 不到的数据的输出和 state 的清答理多保留 allowLateness 时辰

4.4.TimeIntervalJoin 提神收场证实

以上头案例的 show_log(左表) interval join click_log(右表) 为例(无论是 inner interval join，left interval join，right interval join 照旧 full interval join，后进式无遮挡啪啪摇乳免费都会按照底下的进程实施)：

第一步，当先如果 join xxx on 中的条款是等式则代表 join 是在相易 key 下进行的(上述案例中 join 的 key 即 show_log.log_id，click_log.log_id)，相易 key 的数据会被发送到一个并发中进行处理。如果 join xxx on 中的条款是不等式，则两个流的 source 算子向 join 算子下发数据是按照 global 的 partition 战略进行下发的，况且 join 算子并发会被成就为 1，统统的数据会被发送到这一个并发中处理。

第二步，相易 key 下，一条 show_log 的数据先到达，当先管帐算出底下要使用的最遑急的三类时辰戳：

把柄 show_log 的时辰戳(l_time)盘算出能联系到的右流的时辰区间下限(r_lower)、上限(r_upper) 把柄 show_log 现在的 watermark 盘算出现在右流的数据无意过时做过时处理的时辰的最小值(r_expire) 赢得左流的 l_watermark，右流的 r_watermark，这两个时辰戳在事件语义的任务中都是 watermark

第三步，遍历统统同 key 下的 click_log 来做 join

关于遍历的每一条 click_log，走如下身手 经过判断，如果 on 中的条款为 true，则和 click_log 联系，输出[+(show_log，click_log)]数据;如果 on 中的条款为 false，则啥也不干 接着判断现时这条 click_log 的数据时辰(r_time)是否小于右流的数据过时时辰的最小值(r_expire)(即判断这条 click_log 是否遥远不会再被 show_log join 到了)。如果小于，况且现时 click_log 这一侧是 outer join，则无须等径直输出[+(null，click_log)])，从情状删除这条 click_log;如果 click_log 这一侧不是 outer join，则径直从情状里删除这条 click_log。

第四步，判断右流的时辰戳(r_watermark)是否小于能联系到的右流的时辰区间上限(r_upper)：

如果是，则证实这条 show_log 还有可能被 click_log join 到，则 show_log 放到 state 中，并注册后头用于情状根除的 timer。 如果否，则证实联系不到了，则输出[+(show_log，null)]

第五步，timer 触发时：

timer 触发时，把柄现时 l_watermark，r_watermark 以及 state 中存储的 show_log，click_log 的 l_time，r_time 判断是否再也不会被对方 join 到，如果是，则把柄是否为 outer join 对应输出[+(show_log，null)]，[+(null，click_log)]，并从情状中删除对应的 show_log，click_log。

上头仅仅左流 show_log 数据到达时的实施进程(即 ProcessElement1)，当右流 click_log 到达时亦然富饶不异的实施进程(即 ProcessElement2)。

4.5.使用驻扎事项

小伙伴萌在使用 interval join 需要驻扎的两点事项：

interval join 的时辰区间取决于日记的真确情况：成就大了容易形成任务的 state 太大，况且时效性也会变差。成就小了，join 不到，下发的数据在后续使用时，数据质料会存在问题。是以小伙伴萌在使用时建议先使用离线数据做一遍两条流的时辰戳 diff 比拟，来详情真确情况下的时辰戳 diff 的散播是若何的。例如：你通过离线数据 join 并做时辰戳 diff 后发现 99% 的数据都能在时辰戳进出 5min 以内 join 到，那么你就有依据去成就 interval 时辰差为 5min。

interval join 中的时辰区间条款即复往事件时辰，也复旧处理时辰。事件时辰由 watermark 鼓吹。

5.回顾与瞻望

源码公众号后台回话1.13.2 sql interval join赢得。

本文主要先容了 flink sql interval 是何如幸免出现 flink regular join 存在的 retract 问题的，并通过领路其收场证实了初始旨趣，博主生机你读完本文之后能了解到：

布景及利用场景先容：博主生机你能了解到，flink sql 提供的丰富的 join 方式(回顾 6 种：regular join，维表 join，快照 join，interval join，array 拍平，table function)对我们得志需求提供了巨大的后援， 这 6 种 join 中触及到流与流的 join 最常用的是 regular join 以及 interval join，本节主要先容 interval join

来一个实战案例：博主以上节说到的曝光日记流点击日记流为案例张开，主如果想告诉小伙伴 flink sql left join 数据不会彼此恭候，存在 retract 问题，会导致写入 kafka 的数据量变大， 然后改变头绪为使用 flink sql interval join 的方式不错使得数据彼此恭候一段时辰进行 join，这种方式不会存在 retract 问题

flink sql interval join 的贬责决策以及旨趣的先容：主要先容 interval join 的在上述实战案例的初始恶果及分析源码机制，博主生机你能了解到，interval join 的实施机制是会在你成就的 interval 区间之内彼此恭候一段时辰，一朝时辰鼓吹(事件时辰由 watermark 鼓吹)到区间除外(即现时这条数据再也不可能被另一条流的数据 join 到时)，outer join 会输出莫得 join 到的数据，inner join 会从 state 中删除这条数据

 

回顾及瞻望