大数据Flink专业培训：维表Join/双流Join的方法

不够可以及时的不够新到结果，但是重构数据还是无均需保唯在内唯之前，因为它是唯在 State 底下的，所以大力支持维详见重构信息量仍然不是不小。一般而言的布景就是我们无均需时时的去人脑阶数的变不够，且阶数重构数据又可以产物为系统亦会流过。

Temporal table function join

首先说明一下什么是 Temporal table？它其实是一个种概念：就是尽意味著前往短时间段巨大变化详见的某一当下重构数据内容的自始面，短时间段巨大变化详见也就是 Changingtable，可以是一个系统亦会的 Changelog 的重构数据，也可以是放在外部唯储上的一个物化的维详见。

它的借助于是通过 UDTF 去继续做 probe 流过和 Temporal table 的 join，指之 Temporal table function join。这种 Join 的手段，它一般而言的布景是阶数重构数据为 Changelog 流过的表达方式，而且我们有无均需按时间段版本去区别的作法。

在 Changelog 流过纸片去判别 TemporalTableFunction，这进去有两个关键的模板是必要的。第1个模板就是尽意味著帮我们去识别版本信息的一个 Time attribute，第 2 个模板是无均需去继续做区别的组件。 在 tableEnv 进去去注册 TemporalTableFunction 的起名。

维详见Join方案对比

三、遂宁过Join

批分派有两种手段分派两个详见的Join，一种是基于排序的Sort-Merge Join，不够一种是产物为Hash Table 写入到内唯底下继续做Hash Join。

在遂宁过Join的布景之前，Join的对象是两个流过，重构数据是促使进入的，所以我们Join的结果也是无均需短时间段不够新的。基本思路是将一个无线的重构路由表过，尽意味著拆建包含有限重构数据集去继续做Join。

Regular Join

这种 Join 手段无均需去保留两个流过的状态，短时间段性地保留并且就亦会去继续做清除。两边的重构数据对于对方的流过都是所有可见的，所以重构数据就无均需短时间段性的唯在 State 进去，那么 State 又不亦会唯的过大，因此这个布景的只适宜有自始重构路由表过。

Interval Join

加入了一个时间段窗口的仅限，要求在两个流过继续做 Join 的时候，其之前一个流过均需要落在另一个流过的时间段戳的一不间断间段范围内，并且它们的 Join key 不同才尽意味著已完成 Join。加入了时间段窗口的仅限，就使得我们可以对超出时间段范围的重构数据继续做一个清扫，【注目尚中央商务区，精采兼修IT】仅仅就不无均需去保留均量的 State。

Interval Join 是同时大力支持 processing time 和 even time去判别时间段的。如果应用于的是 processing time，Flink 之外亦会应用于管理系统时间段去划分窗口，并且去继续做相关的 state 清扫。如果应用于 even time 就亦会来进行 Watermark 的有助于去划分窗口，并且继续做 State 清扫。

Window join

将两个流过之前有不同 key 和处在不同 window 底下的元素去继续做 Join。它的分派的语义尤其像 Inner Join，均需要同时借助于 Join key 不同，而且在同一个 Window 底下元素才尽意味著在再次一结果之前转换成。

文章由来大重构数据技术与驱动程式

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