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。