Flink（八）：DataStream API (五) Join

1. Window Join

Window join 作用在两个流中有相同 key 且处于相同窗口的元素上。这些窗口可以通过 window assigner 定义，并且两个流中的元素都会被用于计算窗口的结果。两个流中的元素在组合之后，会被传递给用户定义的 JoinFunction 或 FlatJoinFunction，用户可以用它们输出符合 join 要求的结果。常见的用例可以总结为以下代码

stream.join(otherStream).where(<KeySelector>).equalTo(<KeySelector>).window(<WindowAssigner>).apply(<JoinFunction>);

语义上有一些值得注意的地方：

从两个流中创建成对的元素与 inner-join 类似，即一个流中的元素在与另一个流中对应的元素完成 join 之前不会被输出。
完成 join 的元素会将他们的 timestamp 设为对应窗口中允许的最大 timestamp。比如一个边界为 [5, 10) 窗口中的元素在 join 之后的 timestamp 为 9。

1.1 滚动 Window Join

使用滚动 window join 时，所有 key 相同且共享一个滚动窗口的元素会被组合成对，并传递给 JoinFunction 或 FlatJoinFunction。因为这个行为与 inner join 类似，所以一个流中的元素如果没有与另一个流中的元素组合起来，它就不会被输出！

如图所示，定义了一个大小为 2 毫秒的滚动窗口，即形成了边界为 [0,1], [2,3], ... 的窗口。图中展示了如何将每个窗口中的元素组合成对，组合的结果将被传递给 JoinFunction。注意，滚动窗口 [6,7] 将不会输出任何数据，因为绿色流当中没有数据可以与橙色流的 ⑥ 和 ⑦ 配对。

import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;...DataStream<Integer> orangeStream = ...;
DataStream<Integer> greenStream = ...;orangeStream.join(greenStream).where(<KeySelector>).equalTo(<KeySelector>).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(2))).apply (new JoinFunction<Integer, Integer, String> (){@Overridepublic String join(Integer first, Integer second) {return first + "," + second;}});

1.2 滑动 Window Join

当使用滑动 window join 时，所有 key 相同且处于同一个滑动窗口的元素将被组合成对，并传递给 JoinFunction 或 FlatJoinFunction。当前滑动窗口内，如果一个流中的元素没有与另一个流中的元素组合起来，它就不会被输出！注意，在某个滑动窗口中被 join 的元素不一定会在其他滑动窗口中被 join。

本例中定义了长度为两毫秒，滑动距离为一毫秒的滑动窗口，生成的窗口实例区间为 [-1, 0],[0,1],[1,2],[2,3], …。 X 轴下方是每个滑动窗口中被 join 后传递给 JoinFunction 的元素。图中可以看到橙色 ② 与绿色 ③ 在窗口 [2,3] 中 join，但没有与窗口 [1,2] 中任何元素 join。

import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;...DataStream<Integer> orangeStream = ...;
DataStream<Integer> greenStream = ...;orangeStream.join(greenStream).where(<KeySelector>).equalTo(<KeySelector>).window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(2) /* size */, Time.milliseconds(1) /* slide */)).apply (new JoinFunction<Integer, Integer, String> (){@Overridepublic String join(Integer first, Integer second) {return first + "," + second;}});

1.3 会话 Window Join

使用会话 window join 时，所有 key 相同且组合后符合会话要求的元素将被组合成对，并传递给 JoinFunction 或 FlatJoinFunction。这个操作同样是 inner join，所以如果一个会话窗口中只含有某一个流的元素，这个窗口将不会产生输出！

这里我们定义了一个间隔为至少一毫秒的会话窗口。图中总共有三个会话，前两者中两个流都有元素，它们被 join 并传递给 JoinFunction。而第三个会话中，绿流没有任何元素，所以 ⑧ 和 ⑨ 没有被 join！

import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.EventTimeSessionWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;...DataStream<Integer> orangeStream = ...;
DataStream<Integer> greenStream = ...;orangeStream.join(greenStream).where(<KeySelector>).equalTo(<KeySelector>).window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.milliseconds(1))).apply (new JoinFunction<Integer, Integer, String> (){@Overridepublic String join(Integer first, Integer second) {return first + "," + second;}});

2. Interval Join

Interval join 组合元素的条件为：两个流（我们暂时称为 A 和 B）中 key 相同且 B 中元素的 timestamp 处于 A 中元素 timestamp 的一定范围内。这个条件可以更加正式地表示为 b.timestamp ∈ [a.timestamp + lowerBound; a.timestamp + upperBound] 或 a.timestamp + lowerBound <= b.timestamp <= a.timestamp + upperBound

这里的 a 和 b 为 A 和 B 中共享相同 key 的元素。上界和下界可正可负，只要下界永远小于等于上界即可。 Interval join 目前仅执行 inner join。当一对元素被传递给 ProcessJoinFunction，他们的 timestamp 会从两个元素的 timestamp 中取最大值（timestamp 可以通过 ProcessJoinFunction.Context 访问）。Interval join 目前仅支持 event time。

上例中，我们 join 了橙色和绿色两个流，join 的条件是：以 -2 毫秒为下界、+1 毫秒为上界。默认情况下，上下界也被包括在区间内，但 .lowerBoundExclusive() 和 .upperBoundExclusive() 可以将它们排除在外。

图中三角形所表示的条件也可以写成更加正式的表达式：orangeElem.ts + lowerBound <= greenElem.ts <= orangeElem.ts + upperBound

import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.ProcessJoinFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;...DataStream<Integer> orangeStream = ...;
DataStream<Integer> greenStream = ...;orangeStream.keyBy(<KeySelector>).intervalJoin(greenStream.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);}});