flink双流join关联

Flink双流join关联是指将两个数据流按照某个特定的条件进行关联，例如使用相同的key或者时间窗口。在Flink中，可以使用join算子来进行双流join关联。常见的join算子有以下几种：

1. Inner Join：只有在两个流中都存在匹配的记录时，才会将其合并为一个结果流。
2. Left Join：以左侧的流为主，如果右侧流中存在匹配的记录则合并，否则右侧流中对应字段值为null。
3. Right Join：以右侧的流为主，如果左侧流中存在匹配的记录则合并，否则左侧流中对应字段值为null。
4. Full Outer Join：合并两个流中所有匹配和不匹配的记录。

例如下面的代码片段展示了如何使用Flink的join算子进行双流关联：

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

DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = stream1
    .keyBy(0) // 使用第一个字段作为key
    .join(stream2.keyBy(0))
    .where(x -> x.f0) // 指定左侧流中的key
    .equalTo(x -> x.f0) // 指定右侧流中的key
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) // 指定时间窗口大小
    .apply(new JoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>>() {
        @Override
        public Tuple2<String, Integer> join(Tuple2<String, Integer> first, Tuple2<String, Integer> second) throws Exception {
            // 合并逻辑
            return new Tuple2<>(first.f0, first.f1 + second.f1);
        }
    });