flink两个流join

Flink 通过使用 `join()` 方法来实现两个流的 join 操作。具体实现方式取决于 join 的类型，包括：

1. Inner Join：只输出两个流中 key 相同的元素。可以使用 `join()` 方法实现，也可以使用 `join()` 方法的简化版本 `joinWith()` 实现。

2. Left Join：输出左侧流的所有元素以及与右侧流中 key 相同的元素。可以使用 `leftJoin()` 方法实现。

3. Right Join：输出右侧流的所有元素以及与左侧流中 key 相同的元素。可以使用 `rightJoin()` 方法实现。

4. Full Outer Join：输出左右两侧流的所有元素。可以使用 `fullOuterJoin()` 方法实现。

下面是一个使用 `join()` 方法实现 Inner Join 的代码示例：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream1 = ...
DataStream<Tuple2<String, String>> stream2 = ...

DataStream<Tuple3<String, Integer, String>> result = 
  stream1.join(stream2)
         .where(0) // 指定第一个流的 key 为 join 条件
         .equalTo(0) // 指定第二个流的 key 为 join 条件
         .map(new MapFunction<Tuple2<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, String>>, Tuple3<String, Integer, String>>() {
            @Override
            public Tuple3<String, Integer, String> map(Tuple2<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, String>> value) throws Exception {
                return new Tuple3<>(value.f0.f0, value.f0.f1, value.f1.f1); // 将 join 后的结果转换成新的 Tuple
            }
         });

上面的代码中，我们首先从两个流中获取数据流 `stream1` 和 `stream2`，然后使用 `join()` 方法进行 join 操作。在 join 操作中，我们使用 `where()` 方法指定第一个流的 key 为 join 条件，使用 `equalTo()` 方法指定第二个流的 key 为 join 条件。最后，我们使用 `map()` 方法将 join 后的结果转换成新的 Tuple，最终得到的结果是一个三元组，其中第一个元素是 key，第二个元素是 `stream1` 的 value，第三个元素是 `stream2` 的 value。