一、Flink Join概述

在大數據處理領域，Flink是一個強大的開源流處理框架，廣泛應用于實時數據分析、事件處理等場景。Join操作作為數據處理中的核心操作之一，在Flink中也有著豐富的實現方式。Flink的Join功能允許用戶將多個數據流或數據集按照一定的條件進行關聯，從而得到更有價值的信息。

1. Join的應用場景

Join操作在實際業務中有廣泛的應用場景，以下是一些常見的例子：

• 曝光關聯點擊：幾乎所有公司的APP都會涉及到曝光關聯點擊的分析。例如，分析用戶在看到某個廣告后是否進行了點擊操作，通過將曝光日志和點擊日志進行Join操作，可以得到更全面的用戶行為數據。
• 維度拼接：在數據處理中，經常需要將不同維度的數據進行拼接，以構建寬表。比如，將用戶信息表和訂單信息表進行Join，得到包含用戶詳細信息的訂單寬表。
• 電商退單分析：在電商場景中，分析退單的訂單關聯下單的訂單，可以了解退單訂單的特點，如退單原因、退單時間等。

2. 批Join和流Join的區別

在批式計算和流式計算中，Join操作有著明顯的區別：

• 批式計算：在批式計算中，Join的左右表都是“全集”，可以在全集上進行關聯操作。常見的技術方案有sort - merge、hash join等，這些方案已經非常成熟。例如，在離線數倉中，使用Hive SQL進行Join操作時，可以很方便地對左右表進行關聯。
• 流式計算：在流式計算中，左右表的數據都是無界的，并且是實時到來的。這會帶來一些問題，例如：
• 數據到達時間不確定：流式數據到達計算引擎的時間不一定，比如A流的數據先到了，A流不知道B流對應同key的數據什么時候到，無法進行關聯，這會影響數據質量。
• 數據下發問題：A流的數據到達后，如果B流的數據永遠不到，那么A流的數據在什么時候以及是否要填充一個null值下發下去，這涉及到數據時效問題。

二、Flink各種Join類型

Flink提供了多種Join類型，以滿足不同的業務需求。下面將詳細介紹各種Join類型的定義、原理、適用場景和Flink SQL樣例代碼。

1. Regular Join（常規連接）

(1) 定義

Regular Join是最通用的Join類型，在這種Join下，Join兩側表的任何新記錄或變更都是可見的，并會影響整個Join的結果。對于流式查詢，Regular Join的語法非常靈活，允許輸入表進行任何類型的更新（插入、更新、刪除）。

(2) 原理

Regular Join基于無界數據進行關聯，Flink需要將Join輸入的兩邊數據永遠保持在狀態中。因此，計算查詢結果所需的狀態可能會無限增長，這取決于所有輸入表的輸入數據量。為了防止狀態過大，可以提供一個合適的狀態time - to - live (TTL) 配置，但這樣做可能會影響查詢的正確性。

(3) 適用場景

Regular Join適用于離線場景和小數據量場景。例如，在實時數倉建設中，對少量數據進行實時關聯計算。

(4) Flink SQL樣例代碼

Regular Join包含以下幾種常見類型：

• Inner Equi - JOIN：根據join限制條件返回一個簡單的笛卡爾積，目前只支持equi - joins，即至少有一個等值條件。

SELECT*
FROM Orders
INNERJOIN Product
ON Orders.product_id = Product.id;

• Left Join：左流數據到達之后，無論有沒有Join到右流的數據，都會輸出。如果Join到輸出 [L, R] ，沒Join到輸出 [L, null] 。如果右流之后數據到達之后，發現左流之前輸出過沒有Join到的數據，則會發起回撤流，先輸出 - [L, null] ，然后輸出 + [L, R] 。

SELECT*
FROM Orders
LEFTJOIN Product
ON Orders.product_id = Product.id;

• Right Join：右流數據到達之后，無論有沒有Join到左流的數據，都會輸出。如果Join到輸出 [L, R] ，沒Join到輸出 [null, R] 。如果左流之后數據到達之后，發現右流之前輸出過沒有Join到的數據，則會發起回撤流，先輸出 - [null, R] ，然后輸出 + [L, R] 。

SELECT*
FROM Orders
RIGHTJOIN Product
ON Orders.product_id = Product.id;

• Full Outer Join：左流或者右流的數據到達之后，無論有沒有Join到另外一條流的數據，都會輸出。如果一條流的數據到達之后，發現之前另一條流之前輸出過沒有Join到的數據，則會發起回撤流。

SELECT*
FROM Orders
FULLOUTERJOIN Product
ON Orders.product_id = Product.id;

2. Window Join（窗口連接）

(1) 定義

Window Join是將兩條流的數據從無界數據變為有界數據，即劃分出時間窗口，然后將同一時間窗口內的兩條流的數據做Join。這里的時間窗口支持Tumbling（滾動窗口）、Sliding（滑動窗口）、Session（會話窗口）。

(2) 原理

Window Join的底層原理是將兩條實時流數據緩存在Window State中，當窗口觸發計算時，執行Join操作。在窗口內，將具有相同key的元素進行關聯。

(3) 適用場景

Window Join適用于需要在一定時間范圍內進行數據關聯的場景，例如，統計某個時間段內的用戶行為數據。

(4) Flink SQL樣例代碼

以下是一個Inner Window Join的示例：

SELECT...
FROM l [INNER]JOIN r -- l和r是應用了窗口函數的關系
ON l.window_start = r.window_start AND l.window_end = r.window_end AND...

3. Interval Join（區間連接）

(1) 定義

Interval Join允許一條流去Join另一條流中前后一段時間內的數據。它通過定義一個時間區間，將兩條流在該區間內的數據進行關聯。

(2) 原理

Interval Join的底層實現是同時保留2個流一定時間，這樣一條流既可以關聯另外一個流過去一段時間范圍內的數據，還能關聯另外一個流未來一段時間內的數據。在實現時，需要指定時間類型為eventtime，并且通過between方法控制時間范圍。

(3) 適用場景

Interval Join適用于需要在一定時間區間內進行數據關聯的場景，例如，統計在下單一小時內付款的訂單信息。

(4) Flink SQL樣例代碼

SELECT...
FROM t1 JOIN t2
ON t1.key= t2.keyAND t1.timestampBETWEEN t2.timestamp+INTERVAL'lower_bound'AND t2.timestamp+INTERVAL'upper_bound'

4. Temporal Join（時態連接）

(1) 定義

Temporal Join允許與版本化表進行連接，可以在某個時間點上獲取版本化表的特定時間版本數據。在Flink SQL中，使用 for system_time as of 語法來執行此操作。

(2) 原理

Temporal Join會將一個表（左輸入/探測側）的每一行與版本化表（右輸入/構建側）中相應行的相關版本進行關聯。Flink會根據明細表中的時間版本選擇Versioned Table對應時間區間內的快照數據進行join。

(3) 適用場景

Temporal Join適用于需要獲取歷史版本數據的場景，例如，實時的根據匯率計算總金額，不同時間點的匯率不同，需要根據訂單時間獲取相應的匯率進行計算。

(4) Flink SQL樣例代碼

SELECT
    order_id,
    price,
    currency,
    conversion_rate,
    order_time
FROM orders
LEFTJOIN currency_rates FOR SYSTEM_TIME ASOF orders.order_time
ON orders.currency = currency_rates.currency

5. Lookup Join（查找連接）

(1) 定義

Lookup Join是一種特殊的Temporal Join，它使用處理時間作為時間屬性。在Flink中，處理時間是機器的系統時間，也稱為“墻鐘時間”。當使用處理時間進行Join時，Flink會將其轉換為Lookup Join，并使用版本化表的最新版本。

(2) 原理

Lookup Join會在查詢時實時查找外部數據源中的最新數據，以豐富數據流。它要求一個表必須包含處理時間屬性，另一個表必須是維度表。

(3) 適用場景

Lookup Join適用于需要實時獲取外部維度數據的場景，例如，將Kafka的流數據與MySQL的維度數據進行關聯。

(4) Flink SQL樣例代碼

SELECT o.order_id, o.total, c.country, c.zip
FROM orders as o
JOIN customers FOR SYSTEM_TIME ASOF PROCTIME()
ON o.customer_id = c.id

Flink提供了多種Join類型，每種Join類型都有其特點和適用場景。在實際應用中，需要根據具體的業務需求選擇合適的Join類型：

• Regular Join：語法靈活，支持各種更新操作，但需要注意狀態無限增長的問題，適用于離線和小數據量場景。
• Window Join：通過劃分時間窗口將無界數據變為有界數據，適用于在一定時間范圍內進行數據關聯的場景。
• Interval Join：允許在一定時間區間內進行數據關聯，避免了回撤流的產生，適用于對時間區間有要求的場景。
• Temporal Join：可以獲取版本化表的特定時間版本數據，適用于需要歷史版本數據的場景。
• Lookup Join：使用處理時間，實時查找外部數據源的最新數據，適用于實時獲取外部維度數據的場景。

通過合理使用Flink的各種Join類型，可以更好地滿足不同業務場景下的數據處理需求，提高數據處理的效率和準確性。