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文章目錄 Lookup Join（維表 Join） Lookup Join 定義（支持 BatchStreaming） ：Lookup Join 其實(shí)就是維表 Join，比如拿離線數(shù)倉(cāng)來說，常常會(huì)有用戶畫像，設(shè)備畫像等數(shù)據(jù)，而對(duì)應(yīng)到實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)場(chǎng)景中，這種實(shí)時(shí)獲取外部緩存的 Join 就叫做維表 Join。
《 Flink SQL 語法篇 》系列，共包含以下 10 篇文章： Flink SQL 語法篇（一）：CREATE Flink SQL 語法篇（二）：WITH、SELECT WHERE、SELECT DISTINCT Flink SQL 語法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE） Flink SQL 語法篇（四）：Group 聚合、Over 聚合 Flink SQL 語法篇（五）：Regular Join、
博主歷時(shí)三年精心創(chuàng)作的《大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與原型實(shí)現(xiàn)：數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)實(shí)戰(zhàn)》一書現(xiàn)已由知名IT圖書品牌電子工業(yè)出版社博文視點(diǎn)出版發(fā)行，點(diǎn)擊《重磅推薦：建大數(shù)據(jù)平臺(tái)太難了！給我發(fā)個(gè)工程原型吧！》了解圖書詳情，京東購(gòu)書鏈接：https://item.jd.com/12677623.html，掃描左側(cè)
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一、Flink 專欄 Flink 專欄系統(tǒng)介紹某一知識(shí)點(diǎn)，并輔以具體的示例進(jìn)行說明。 1、Flink 部署系列 本部分介紹Flink的部署、配置相關(guān)基礎(chǔ)內(nèi)容。 2、Flink基礎(chǔ)系列 本部分介紹Flink 的基礎(chǔ)部分，比如術(shù)語、架構(gòu)、編程模型、編程指南、基本的datastream api用法、四大基石等內(nèi)容。 3、
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這里我們需要注意一下的是雖然我們介紹的是Flink 的 Temporal Table 但是這個(gè)概念最早是在數(shù)據(jù)庫(kù)中提出的 在ANSI-SQL 2011 中提出了Temporal 的概念，Oracle，SQLServer，DB2等大的數(shù)據(jù)庫(kù)廠商也先后實(shí)現(xiàn)了這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。Temporal Table記錄了歷史上任何時(shí)間點(diǎn)所有的數(shù)據(jù)改動(dòng)，Temporal Table的工作
Join大體分類只有兩種： Window Join和Interval Join Window Join有可以根據(jù)Window的類型細(xì)分出3種： Tumbling(滾動(dòng)) Window Join、Sliding(滑動(dòng)) Window Join、Session(會(huì)話) Widnow Join。 ??????????Window 類型的join都是利用window的機(jī)制，先將數(shù)據(jù)緩存在Window State中，當(dāng)窗口觸發(fā)計(jì)算時(shí)，執(zhí)行join操作
Flink SQL支持對(duì)動(dòng)態(tài)表進(jìn)行復(fù)雜而靈活的連接操作。 為了處理不同的場(chǎng)景，需要多種查詢語義，因此有幾種不同類型的 Join。 默認(rèn)情況下，joins 的順序是沒有優(yōu)化的。表的 join 順序是在? FROM ?從句指定的?？梢酝ㄟ^把更新頻率最低的表放在第一個(gè)、頻率最高的放在最后這種方
Flink雙流JOIN主要分為兩大類 一類是基于原生State的Connect算子操作 另一類是基于窗口的JOIN操作。其中基于窗口的JOIN可細(xì)分為window join和interval join兩種。 基于原生State的Connect算子操作 實(shí)現(xiàn)原理：底層原理依賴Flink的State狀態(tài)存儲(chǔ)，通過將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到State中進(jìn)行關(guān)聯(lián)join, 最終輸出
