Flink有哪些join

Apache Flink支持以下几种类型的join操作：

1. Inner Join：只返回两个数据流中key相同的元素。

2. Left/Right Outer Join：返回左/右数据流中所有元素，以及右/左数据流中与左/右数据流匹配的元素，若没有匹配则为null。

3. Full Outer Join：返回左右数据流中的所有元素，若左/右数据流中的元素没有匹配则为null。

4. Semi Join：只返回左数据流中与右数据流匹配的元素。

5. Anti Join：只返回左数据流中没有与右数据流匹配的元素。

以上是Apache Flink支持的join操作类型。

相关问题

Flink Join具体有什么

Flink Join是一种数据处理操作，用于将两个或多个数据流（DataStream）合并为一个数据流。Join操作可以基于某些共同的属性，将两个数据流中的元素合并到一起，从而使得可以对两个数据流进行联合分析和处理。

Flink Join具体有以下几个特点：

1. 支持多种Join操作类型：Flink Join支持Inner Join、Left Join、Right Join和Full Outer Join等多种Join操作类型，可以根据需求选择不同的Join类型。

2. 支持多个数据流的Join：Flink Join可以同时将多个数据流进行Join操作，这些数据流可以来自不同的数据源。

3. 支持流式处理：Flink Join是一种流式计算操作，可以对无限流进行Join操作，而不需要将所有的数据都存储在内存中。

4. 支持窗口操作：Flink Join可以基于时间或者数据数量等条件，对数据流进行窗口操作，并在窗口内进行Join操作。

5. 支持分布式处理：Flink Join可以在分布式计算环境中运行，以实现高性能和可伸缩性。

总的来说，Flink Join是一种非常强大的数据处理操作，可以帮助用户轻松地将多个数据流合并为一个数据流，并在其中进行数据分析和处理。

flink维表join

Flink维表join是指在Flink流处理框架中将两个数据流进行关联操作，并将结果输出。在Flink中，可以使用KeyedCoProcessFunction来实现基于Processing Time的关联。首先，可以使用keyby操作将两个数据流中的关联字段值相同的数据划分到同一个分区，然后使用ValueState或者MapState将维表数据保存下来。当普通数据流中的一条记录进入函数时，可以在State中查找是否有符合条件的join对象。如果有，则关联输出结果；如果没有，则根据join的类型决定是直接丢弃还是与空值关联。需要注意的是，要尽量控制State的大小，只保存每个key最新的维度数据值，并设置好TTL，让Flink可以自动清理。

除了基于Processing Time的方式，Flink还提供了多种方式来实现维表join。可以直接访问数据库进行实时查找关联，也可以在应用启动时将全量维表数据加载到内存中进行预加载维表关联。另外，还可以通过维表的changelog在Flink应用端实时构建一个新的维表进行维表变更日志关联。在选择具体的实现方式时，可以从实现简单性、吞吐量、维表数据的实时性、数据库的负载、内存资源占用、可拓展性和结果确定性等方面进行综合衡量，并根据业务需求选择最合适的实现方式。