Flink学习笔记之五join

1.join对比

cogroup相等于 left join,
join 相等于 inner join，
connect可以不不相关的2个流连接起来
interval join 范围 join，


屏幕快照 2019-03-21 上午10.46.10.png

2.cogroup

屏幕快照 2019-03-21 上午10.50.07.png

3.join

屏幕快照 2019-03-21 上午10.50.17.png

4.Tumbling Window Join 翻滚窗口join

屏幕快照 2019-03-21 上午10.52.01.png

5.Sliding Window Join 滑动窗口join

屏幕快照 2019-03-21 上午10.52.55.png

6.Session Window Join 会话窗口join

屏幕快照 2019-03-21 上午10.53.02.png

7.Interval Join 间隔join

屏幕快照 2019-03-21 上午10.53.47.png
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。

推荐阅读更多精彩内容

  • Flink Streaming：Window Join机制
    window join连接两个流的元素，它们共享一个公共key并位于同一个窗口中。可以使用窗口分配器定义这些窗口，...
    尼小摩阅读 9,098评论 0赞 4
  • Flink 1.6.0 Window Join
    Window Join（窗口连接） Window Join 连接共享公共 Key 并位于同一窗口中的两个流的数据元...
    Alex90阅读 4,731评论 0赞 0
  • Flink Streaming Windows操作
    Window是无限数据流处理的核心，Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶，我们...
    尼小摩阅读 8,771评论 0赞 13
  • Flink 1.6.0 Windows操作
    原文连接 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-rele...
    Alex90阅读 8,765评论 0赞 5
  • pySpark 中文API (2)
    pyspark.sql模块 模块上下文 Spark SQL和DataFrames的重要类： pyspark.sql...
    mpro阅读 13,156评论 0赞 13