flink回撤流还有什么流

除了回撤流（RetractStream），Flink还支持AppendStream和UpsertStream。

- AppendStream：表示一个只追加数据的数据流，即每来一条数据就会被添加到数据流的末尾，不会对之前的数据产生影响。AppendStream适用于不需要对之前的数据进行更新或删除的场景，如实时日志采集、数据监控等场景。
- UpsertStream：表示一个键值对形式的数据流，即数据流中的每条数据都包含一个键和一个值，如果某个键的值发生变化，则新的值会替换掉之前的值。UpsertStream适用于需要对之前的数据进行更新或删除的场景，如实时的状态管理、数据仓库等场景。

回撤流（RetractStream）是一种特殊的UpsertStream，表示一个键值对形式的数据流，但是数据流中的每条数据都包含一个布尔标记和一个键值对，布尔标记表示该键值对是否需要被撤回，即之前的值是否被更新或删除了。RetractStream适用于需要对之前的数据进行更新或删除，并且需要记录之前的值和新的值的场景，如实时的查询和统计分析等场景。

相关问题

flink 回撤的原理

Flink 回撤（retraction）是在流式处理中，用于纠正之前错误计算结果的机制。当数据流经过一系列的处理操作后，某些数据的处理结果可能会发生变化，需要对之前的计算结果进行修正。Flink 的回撤机制可以帮助我们有效地处理这种情况。

Flink 回撤的原理是基于增量更新的方式进行的。当一个数据元素经过处理后，产生了新的结果，Flink 会将这个新结果与之前的结果进行比较，如果有变化，则将新结果发送给下游操作，并且对之前的结果进行撤销。这样可以确保之前的错误结果被正确的结果所替代。

在实现回撤的过程中，Flink 使用了两种类型的记录：正常记录和回撤记录。正常记录用于传递数据流，而回撤记录用于指示之前计算结果的撤销。Flink 的内部处理引擎会根据这两种记录类型进行增量更新和撤销操作，以保证最终的计算结果是正确的。

值得注意的是，Flink 回撤机制的性能表现非常好，因为它能够利用数据流的特性进行增量更新，而不需要重新计算所有的数据。这使得 Flink 在处理大规模数据时能够做到高效和快速地修正之前的错误计算结果。

总之，Flink 回撤的原理是基于增量更新和撤销操作，通过对比新的计算结果和之前的结果，保证最终的计算结果是准确的。这种机制在流式处理中非常重要，可以帮助我们处理数据计算过程中可能出现的误差和错误。

flink left join 回撤

Flink是一个流式处理框架，而left join是一种关联操作，用于将两个数据流中的元素进行关联。回撤（retraction）是指在流式处理中对已经输出的结果进行修正或撤回。

在Flink中，left join回撤是指对已经输出的关联结果进行修正或撤回。当一个新的元素到达时，如果它与之前的关联结果产生了变化，Flink会将这个变化发送给下游操作符，以便更新之前输出的结果。

具体来说，left join回撤的实现方式是通过维护一个状态来跟踪之前的关联结果，并在新的元素到达时进行比较和更新。如果新的元素导致关联结果发生变化，Flink会发送一个撤回消息给下游操作符，以便撤回之前输出的结果，并输出更新后的结果。