Flink Join具体实现思路

Flink Join 的具体实现思路如下：

1. Shuffle：将两个流的数据根据 Key 进行 shuffle，使得相同 Key 的数据都进入同一个 Task 的 subtask 中。

2. Sort：对每个 subtask 中的数据按照 Key 进行排序，以便后续的 Join 操作。

3. Match：对排序后的数据进行 Join 操作，通过遍历两个流的数据，将相同 Key 的数据进行匹配。

4. Output：将匹配后的数据输出到下一个算子中进行处理。

需要注意的是，Flink Join 中的排序操作会消耗一定的时间和资源，因此在实际应用中需要根据数据量和计算资源进行合理的调整。同时，Flink Join 的实现也需要考虑数据倾斜等问题，以保证程序的稳定性和性能。