[尚硅谷 flink] 基于时间的合流——双流联结（Join）

本文主要是介绍[尚硅谷 flink] 基于时间的合流——双流联结（Join），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

8.1 窗口联结（Window Join）

Flink为基于一段时间的双流合并专门提供了一个窗口联结算子，可以定义时间窗口，并将两条流中共享一个公共键（key）的数据放在窗口中进行配对处理。

package org.example.watermark;import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.JoinFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;public class WindowJoinDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> ds1 = env.fromElements(Tuple2.of("a", 1),Tuple2.of("a", 2),Tuple2.of("b", 3),Tuple2.of("c", 4)).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Tuple2<String, Integer>>forMonotonousTimestamps().withTimestampAssigner((value, ts) -> value.f1 * 1000L));SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Integer, Integer>> ds2 = env.fromElements(Tuple3.of("a", 1, 1),Tuple3.of("a", 11, 1),Tuple3.of("b", 2, 1),Tuple3.of("b", 12, 1),Tuple3.of("c", 14, 1),Tuple3.of("d", 15, 1)).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Tuple3<String, Integer, Integer>>forMonotonousTimestamps().withTimestampAssigner((value, ts) -> value.f1 * 1000L));// TODO window join// 1. 落在同一个时间窗口范围内才能匹配// 2. 根据keyby的key，来进行匹配关联// 3. 只能拿到匹配上的数据，类似有固定时间范围的inner joinDataStream<String> join = ds1.join(ds2).where(r1 -> r1.f0)  // ds1的keyby.equalTo(r2 -> r2.f0) // ds2的keyby.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))).apply(new JoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple3<String, Integer, Integer>, String>() {/*** 关联上的数据，调用join方法* @param first  ds1的数据* @param second ds2的数据* @return* @throws Exception*/@Overridepublic String join(Tuple2<String, Integer> first, Tuple3<String, Integer, Integer> second) throws Exception {return first + "<----->" + second;}});join.print();env.execute();}
}

其实仔细观察可以发现，窗口join的调用语法和我们熟悉的SQL中表的join非常相似：
SELECT * FROM table1 t1, table2 t2 WHERE t1.id = t2.id;
这句SQL中where子句的表达，等价于inner join … on，所以本身表示的是两张表基于id的“内连接”（inner join）。而Flink中的window join，同样类似于inner join。也就是说，最后处理输出的，只有两条流中数据按key配对成功的那些；如果某个窗口中一条流的数据没有任何另一条流的数据匹配，那么就不会调用JoinFunction的.join()方法，也就没有任何输出了。

8.2 间隔联结（Interval Join）

• 间隔联结的原理

间隔联结具体的定义方式是，我们给定两个时间点，分别叫作间隔的“上界”（upperBound）和“下界”（lowerBound）；于是对于一条流（不妨叫作A）中的任意一个数据元素a，就可以开辟一段时间间隔：[a.timestamp + lowerBound, a.timestamp + upperBound],即以a的时间戳为中心，下至下界点、上至上界点的一个闭区间：我们就把这段时间作为可以匹配另一条流数据的“窗口”范围。所以对于另一条流（不妨叫B）中的数据元素b，如果它的时间戳落在了这个区间范围内，a和b就可以成功配对，进而进行计算输出结果。所以匹配的条件为：
a.timestamp + lowerBound <= b.timestamp <= a.timestamp + upperBound
这里需要注意，做间隔联结的两条流A和B，也必须基于相同的key；下界lowerBound应该小于等于上界upperBound，两者都可正可负；间隔联结目前只支持事件时间语义。
如下图所示，我们可以清楚地看到间隔联结的方式：

下方的流A去间隔联结上方的流B，所以基于A的每个数据元素，都可以开辟一个间隔区间。我们这里设置下界为-2毫秒，上界为1毫秒。于是对于时间戳为2的A中元素，它的可匹配区间就是[0, 3],流B中有时间戳为0、1的两个元素落在这个范围内，所以就可以得到匹配数据对（2, 0）和（2, 1）。同样地，A中时间戳为3的元素，可匹配区间为[1, 4]，B中只有时间戳为1的一个数据可以匹配，于是得到匹配数据对（3, 1)。

所以我们可以看到，间隔联结同样是一种内连接（inner join）。与窗口联结不同的是，interval join做匹配的时间段是基于流中数据的，所以并不确定；而且流B中的数据可以不只在一个区间内被匹配。

stream1.keyBy(<KeySelector>).intervalJoin(stream2.keyBy(<KeySelector>)).between(Time.milliseconds(-2), Time.milliseconds(1)).process (new ProcessJoinFunction<Integer, Integer, String(){@Overridepublic void processElement(Integer left, Integer right, Context ctx, Collector<String> out) {out.collect(left + "," + right);}});

• 处理迟到数据

 //2. 调用 interval join
OutputTag<Tuple2<String, Integer>> ks1LateTag = new OutputTag<>("ks1-late", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
OutputTag<Tuple3<String, Integer, Integer>> ks2LateTag = new OutputTag<>("ks2-late", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT, Types.INT));SingleOutputStreamOperator<String> process = ks1.intervalJoin(ks2).between(Time.seconds(-2), Time.seconds(2)).sideOutputLeftLateData(ks1LateTag)  // 将 ks1的迟到数据，放入侧输出流.sideOutputRightLateData(ks2LateTag) // 将 ks2的迟到数据，放入侧输出流.process(new ProcessJoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple3<String, Integer, Integer>, String>() {/*** 两条流的数据匹配上，才会调用这个方法* @param left  ks1的数据* @param right ks2的数据* @param ctx   上下文* @param out   采集器* @throws Exception*/@Overridepublic void processElement(Tuple2<String, Integer> left, Tuple3<String, Integer, Integer> right, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {// 进入这个方法，是关联上的数据out.collect(left + "<------>" + right);}});process.print("主流");
process.getSideOutput(ks1LateTag).printToErr("ks1迟到数据");
process.getSideOutput(ks2LateTag).printToErr("ks2迟到数据");env.execute();

这篇关于[尚硅谷 flink] 基于时间的合流——双流联结（Join）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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