flinksql从入门到精通

引用[1]中介绍了在 Flink 中实现窗口联结的代码实现方式。首先需要调用 DataStream 的.join()方法来合并两条流，然后通过.where()和.equalTo()方法指定两条流中联结的 key，接着通过.window()开窗口，并调用.apply()传入联结窗口函数进行处理计算。这是一种通用的调用形式。[1]

引用[2]中解释了.where()和.equalTo()方法的作用。.where()的参数是键选择器（KeySelector），用来指定第一条流中的 key；而.equalTo()传入的 KeySelector 则指定了第二条流中的 key。两者相同的元素，如果在同一窗口中，就可以匹配起来，并通过一个“联结函数”（JoinFunction）进行处理了。[2]

另外，Flink 还支持多流转换，可以分为“分流”和“合流”两大类。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，可以调用 union、connect、join 以及 coGroup 等接口进行连接合并操作。[3]

总结起来，要从入门到精通 Flink SQL，你需要学习如何使用 DataStream 的.join()方法进行窗口联结，以及如何使用.where()和.equalTo()方法指定联结的 key。此外，还需要了解多流转换的相关操作。