flink sql interval join

flink sql interval join 是 Flink SQL 中的一种 join 操作，它支持在流式数据中进行关系型数据的 join。它采用时间窗口技术，可以在一段时间内匹配两个或多个流中的数据。这种 join 可以用于在流数据中进行实时的数据分析和处理。

相关问题

flink sql join 实时处理 demo

这是一个基于 Flink SQL 实现的简单实时处理的 demo，其中包含了一个 join 操作。

首先，我们需要准备两个数据流，分别是订单数据和用户数据。可以使用 Flink 的 DataStream API 从 Kafka 中读取实时数据，也可以使用模拟数据生成工具来生成测试数据。

// 订单数据流
DataStream<Order> orderStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("order-topic", new OrderDeserializationSchema(), properties))
        .assignTimestampsAndWatermarks(new OrderTimestampExtractor());

// 用户数据流
DataStream<User> userStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("user-topic", new UserDeserializationSchema(), properties))
        .assignTimestampsAndWatermarks(new UserTimestampExtractor());

接下来，我们使用 Flink SQL 将两个数据流进行 join 操作。需要注意的是，Flink SQL 中的 join 操作需要指定连接条件和窗口类型。

// 注册临时视图
tableEnv.createTemporaryView("orders", orderStream, $("orderId"), $("userId"), $("orderTime").rowtime());
tableEnv.createTemporaryView("users", userStream, $("userId"), $("userName"), $("gender"));

// 执行 join 操作
Table resultTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT o.orderId, o.orderTime, u.userName FROM orders o " +
        "JOIN users u ON o.userId = u.userId " +
        "WHERE o.orderTime BETWEEN u.rowtime - INTERVAL '5' SECOND AND u.rowtime + INTERVAL '5' SECOND");

// 将结果转换为数据流
DataStream<Result> resultStream = tableEnv.toAppendStream(resultTable, Result.class);

最后，我们可以将结果数据流写入到 Kafka 中，或者直接打印出来。

// 将结果写入到 Kafka 中
resultStream.addSink(new FlinkKafkaProducer<>("result-topic", new ResultSerializationSchema(), properties));

// 打印结果
resultStream.print();

完整的示例代码如下：

// 定义订单数据结构
public class Order {
    public long orderId;
    public long userId;
    public Timestamp orderTime;
}

// 定义用户数据结构
public class User {
    public long userId;
    public String userName;
    public String gender;
}

// 定义 join 结果数据结构
public class Result {
    public long orderId;
    public Timestamp orderTime;
    public String userName;
}

// 订单数据流的时间戳提取器
public class OrderTimestampExtractor extends BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Order> {
    public OrderTimestampExtractor() {
        super(Time.seconds(10));
    }

    @Override
    public long extractTimestamp(Order element) {
        return element.orderTime.getTime();
    }
}

// 用户数据流的时间戳提取器
public class UserTimestampExtractor extends BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<User> {
    public UserTimestampExtractor() {
        super(Time.seconds(10));
    }

    @Override
    public long extractTimestamp(User element) {
        return System.currentTimeMillis();
    }
}

public class FlinkSQLJoinDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "test-group");

        // 订单数据流
        DataStream<Order> orderStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("order-topic", new OrderDeserializationSchema(), properties))
                .assignTimestampsAndWatermarks(new OrderTimestampExtractor());

        // 用户数据流
        DataStream<User> userStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("user-topic", new UserDeserializationSchema(), properties))
                .assignTimestampsAndWatermarks(new UserTimestampExtractor());

        // 注册临时视图
        tableEnv.createTemporaryView("orders", orderStream, $("orderId"), $("userId"), $("orderTime").rowtime());
        tableEnv.createTemporaryView("users", userStream, $("userId"), $("userName"), $("gender"));

        // 执行 join 操作
        Table resultTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT o.orderId, o.orderTime, u.userName FROM orders o " +
                "JOIN users u ON o.userId = u.userId " +
                "WHERE o.orderTime BETWEEN u.rowtime - INTERVAL '5' SECOND AND u.rowtime + INTERVAL '5' SECOND");

        // 将结果转换为数据流
        DataStream<Result> resultStream = tableEnv.toAppendStream(resultTable, Result.class);

        // 将结果写入到 Kafka 中
        resultStream.addSink(new FlinkKafkaProducer<>("result-topic", new ResultSerializationSchema(), properties));

        // 打印结果
        resultStream.print();

        env.execute("Flink SQL Join Demo");
    }
}

flink sql 常用配置

在Flink SQL中，常用的配置包括：regular join、Split Distinct优化方法、LocalGlobal优化、MiniBatch等。

regular join是Flink SQL中常用的连接操作，包括inner join、left join和right join。在regular join中，左右表的数据都会一直保存在状态里，不会清理。如果需要清理数据，可以设置TTL（Time-To-Live）或使用Flink SQL的interval join。

Split Distinct优化方法是一种优化方法，可以用于处理包含UDAF（User-Defined Aggregation Function）的Flink SQL语句。但目前在包含UDAF的Flink SQL中不能使用Split Distinct优化方法。

LocalGlobal优化是Flink SQL中的一种优化策略。该优化策略可以将聚合操作拆分为两个GROUP聚合操作，并参与LocalGlobal优化。这个功能在Flink 1.9.0版本及以上版本才支持。

MiniBatch是Flink SQL中的一种机制，可以将输入数据分批处理，以减少资源消耗。开启MiniBatch需要依赖于MiniBatch的参数设置。常用的MiniBatch参数包括：
- `table.exec.mini-batch.enabled`：是否开启MiniBatch，默认为false。
- `table.exec.mini-batch.allow-latency`：批量输出的间隔时间，用于控制数据处理的延迟。
- `table.exec.mini-batch.size`：每个批次最多缓存数据的条数，可以根据需求进行调整。

除了上述常用配置外，还可以根据具体需求设置其他参数，如聚合策略`table.optimizer.agg-phase-strategy`，用于控制聚合操作的执行策略。默认为AUTO，还支持TWO_PHASE（使用LocalGlobal两阶段聚合）和ONE_PHASE（仅使用Global一阶段聚合）两种策略。

示例代码中展示了如何设置这些参数：

// 初始化table environment
TableEnvironment tEnv = ...

// 获取tableEnv的配置对象
Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration();

// 设置参数：
// 开启MiniBatch
configuration.setString("table.exec.mini-batch.enabled", "true");
// 批量输出的间隔时间
configuration.setString("table.exec.mini-batch.allow-latency", "5 s");
// 防止OOM，设置每个批次最多缓存数据的条数，可以设为2万条
configuration.setString("table.exec.mini-batch.size", "20000");
// 开启LocalGlobal
configuration.setString("table.optimizer.agg-phase-strategy", "TWO_PHASE");

综上所述，这些是Flink SQL中常用的配置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Flink 优化(六) --------- FlinkSQL 调优](https://blog.csdn.net/m0_51111980/article/details/130102786)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]