flink双流join原理

flink双流join原理
Flink双流join是一种常用的数据处理技术，它可以将两个数据流按照某种规则进行关联，从而得到一个新的数据流。

在本文中，我们将详
细介绍Flink双流join的原理。

一、概述
Flink双流join是一种基于事件时间的关联操作，它可以将两个数据流按照某种规则进行关联。

其中一个数据流称为主流（left stream），
另一个称为辅助流（right stream）。

主流和辅助流都是无限的、实时产生的数据流，它们可以来自不同的数据源。

Flink双流join可以分为两类：基于窗口的join和基于时间戳的join。

基于窗口的join将主流和辅助流按照时间窗口进行划分，并在每个窗
口内进行关联操作。

而基于时间戳的join则是根据事件时间对主辅助
两个数据源中相同key对应的记录进行匹配。

二、基于窗口的Join
1. 滚动窗口
滚动窗口是一种最简单、最常用的窗口类型。

它将整个时间轴划分为大小固定、不重叠的时间段，并在每个时间段内对主辅助两个数据源进行关联操作。

例如，我们可以使用5秒钟大小的滚动窗口对主流和辅助流进行关联。

在每个5秒钟的时间段内，我们可以将主流和辅助流中的记录按照某种规则进行匹配，从而得到一个新的数据流。

2. 滑动窗口
滑动窗口是一种比较灵活的窗口类型。

它将整个时间轴划分为大小固定、重叠的时间段，并在每个时间段内对主辅助两个数据源进行关联操作。

例如，我们可以使用5秒钟大小、3秒钟滑动距离的滑动窗口对主流和辅助流进行关联。

在每个3秒钟的滑动距离内，我们可以将主流和辅助流中的记录按照某种规则进行匹配，从而得到一个新的数据流。

三、基于时间戳的Join
基于时间戳的Join是一种基于事件时间（event time）进行关联操作的技术。

它通过比较主辅助两个数据源中相同key对应的记录产生时间（timestamp），来确定这些记录是否需要进行关联操作。

1. 事件时间
事件时间是指数据本身所携带的时间信息。

它通常由数据生成系统在产生数据时自行设置，并随着数据一起传输到下游处理节点中。

与之相对应的是处理时间（processing time），它是指Flink系统自己所维护的时间信息，通常与处理节点的本地时间相关。

2. Watermark
Watermark是一种特殊的数据记录，它用于标记数据流中事件时间的进度。

Watermark通常由数据生成系统在产生数据时自行设置，并随着数据一起传输到下游处理节点中。

Flink系统会根据Watermark来判断哪些事件已经被处理完毕，从而决定是否需要进行关联操作。

3. 时间戳抽取器
时间戳抽取器是一种用于从数据记录中提取事件时间信息的工具。

它通常由用户自己实现，并通过Flink系统来注册和调用。

在Flink系统中，每个数据源都需要有一个对应的时间戳抽取器，以便能够正确地对事件时间进行处理。

四、Join算法
1. Sort-Merge Join
Sort-Merge Join是一种基于排序和合并操作的关联算法。

它将主辅
助两个数据源分别按照key进行排序，并将排序后的结果合并到一起，然后按照某种规则进行匹配操作。

Sort-Merge Join适合于大规模、
离线、批量处理场景。

2. Hash Join
Hash Join是一种基于哈希表和散列算法的关联算法。

它将主辅助两
个数据源分别按照key进行哈希，并将哈希后的结果合并到一起，然
后按照某种规则进行匹配操作。

Hash Join适合于小规模、实时、流
式处理场景。

五、总结
Flink双流join是一种常用的数据处理技术，它可以将两个数据流按照某种规则进行关联，从而得到一个新的数据流。

Flink双流join可以分为基于窗口的join和基于时间戳的join两类。

其中基于窗口的join包括滚动窗口和滑动窗口两种类型；而基于时间戳的join则需要使用事
件时间和Watermark来进行处理。

在具体实现中，可以采用Sort-Merge Join或Hash Join算法来完成关联操作。