flink双流join

Flink双流join是指将两个数据流（stream）联合起来，以实现一些特定的数据操作。双流join有两种方式：基于事件时间（Event Time）和基于处理时间（Processing Time）。

基于事件时间的双流join：

在基于事件时间的双流join中，数据流是按照事件发生的时间排序的。具体地说，Flink首先从每个数据流中提取事件时间戳，并将它们合并成一个全局的事件时间戳。然后，Flink将两个数据流根据事件时间戳进行联合，即在事件时间戳相同的情况下，将两个事件合并在一起，形成一个新的事件。

基于处理时间的双流join：

在基于处理时间的双流join中，数据流是按照处理时间排序的。具体地说，Flink将两个数据流根据它们到达Flink系统的时间进行联合，即在处理时间相同的情况下，将两个事件合并在一起，形成一个新的事件。

总之，双流join是Flink中非常常见的数据操作之一，它可以帮助我们实现很多有趣的功能，如实时计算、实时数据分析等。

相关问题

flink 双流join

Flink双流join是指在Flink流处理框架中，将两个流数据进行关联操作的一种方式。在Flink中，支持两种方式的流的Join: Window Join和Interval Join。

Window Join是基于时间窗口的关联操作，包括滚动窗口Join、滑动窗口Join和会话窗口Join。滚动窗口Join是指将两个流中的元素根据固定大小的时间窗口进行关联操作。滑动窗口Join是指将两个流中的元素根据固定大小的时间窗口以固定的滑动间隔进行关联操作。会话窗口Join是指将两个流中的元素根据一段时间内的活动情况进行关联操作。

Interval Join是基于时间区间的关联操作，它允许流中的元素根据时间区间进行关联操作，而不依赖于固定大小的时间窗口。这样可以处理两条流步调不一致的情况，避免等不到join流窗口就自动关闭的问题。

总结起来，Flink双流join提供了通过时间窗口和时间区间的方式将两个流进行关联操作的灵活性和可靠性。根据具体的需求和数据特点，可以选择合适的窗口类型来进行双流join操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Flink双流join](https://blog.csdn.net/weixin_42796403/article/details/114713553)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Flink双流JOIN](https://blog.csdn.net/qq_44696532/article/details/124456980)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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Flink双流join

Flink双流join是指将两个流数据集合并在一起，并基于某些条件进行匹配，输出符合条件的结果。在Flink中，有两种双流join的方式：interval join和window join。

1. Interval Join

Interval join是基于时间区间的匹配，它适用于两个流中的数据有重叠时间段的场景。在Flink中，Interval Join有两种方式：processing-time interval join和event-time interval join。

Processing-time interval join是基于处理时间的匹配，它会将两个流中的数据按照一定的时间区间进行匹配，并输出符合条件的结果。

Event-time interval join是基于事件时间的匹配，它会将两个流中的数据按照事件发生的时间进行匹配，并输出符合条件的结果。

2. Window Join

Window join是基于窗口的匹配，它适用于两个流中的数据没有重叠时间段的场景。在Flink中，Window Join有两种方式：tumbling window join和sliding window join。

Tumbling window join是基于固定时间窗口的匹配，它会将两个流中的数据按照固定的时间窗口进行匹配，并输出符合条件的结果。

Sliding window join是基于滑动时间窗口的匹配，它会将两个流中的数据按照滑动的时间窗口进行匹配，并输出符合条件的结果。

总的来说，Flink双流join是一种非常常用的数据处理技术，可以用于数据流的集成、关联和计算等场景。