在离线 Hive 中，我们经常会使用 Join 进行多表关联。那么在实时中我们应该如何实现两条流的 Join 呢？Flink DataStream API 为我们提供了3个算子来实现双流 join，分别是：
-
join
-
coGroup
-
intervalJoin
下面我们分别详细看一下这3个算子是如何实现双流 Join 的。
1. Join
Join 算子提供的语义为 “Window join”，即按照指定字段和（滚动/滑动/会话）窗口进行内连接(InnerJoin)。Join 将有相同 Key 并且位于同一窗口中的两条流的元素进行关联。
Join 可以支持处理时间和事件时间两种时间特征。
Join 通用用法如下：
stream.join(otherStream)
.where(<KeySelector>)
.equalTo(<KeySelector>)
.window(<WindowAssigner>)
.apply(<JoinFunction>)Join 语义类似与离线 Hive 的 InnnerJoin (内连接)，这意味着如果一个流中的元素在另一个流中没有相对应的元素，则不会输出该元素。
下面我们看一下 Join 算子在不同类型窗口上的具体表现。
1.1 滚动窗口Join
当在滚动窗口上进行 Join 时，所有有相同 Key 并且位于同一滚动窗口中的两条流的元素两两组合进行关联，并最终传递到 JoinFunction 或 FlatJoinFunction 进行处理。
如上图所示，我们定义了一个大小为 2 秒的滚动窗口，最终产生 [0,1]，[2,3]，… 这种形式的数据。上图显示了每个窗口中橘色流和绿色流的所有元素成对组合。需要注意的是，在滚动窗口 [6,7] 中，由于绿色流中不存在要与橘色流中元素 6、7 相关联的元素，因此该窗口不会输出任何内容。
下面我们一起看一下如何实现上图所示的滚动窗口 Join：
:::color3 可以通过两个socket流，将数据合并为一个三元组，key,value1,value2
代码演示：
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.JoinFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
public class _ShuangLiuJoinDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//1. env-准备环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);
// 并行度不为1 ,效果很难出来，因为本地的并行度是16，只有16个并行度都触发才能看到效果
env.setParallelism(1);
//2. source-加载数据 key,0,2021-03-26 12:09:00
DataStream<Tuple3<String, Integer, String>> greenStream = env.socketTextStream("localhost", 8888)
.map(new MapFunction<String, Tuple3<String, Integer, String>>() {
@Override
public Tuple3<String, Integer, String> map(String line) throws Exception {
String[] arr = line.split(",");
System.out.println("绿色："+ Arrays.toString(arr));
return Tuple3.of(arr[0], Integer.valueOf(arr[1]), arr[2]);
}
})
// 因为用到了EventTime 所以势必用到水印，否则报错
.assignTimestampsAndWatermarks(
WatermarkStrategy.<Tuple3<String, Integer, String>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple3<String, Integer, String>>() {
@Override
public long extractTimestamp(Tuple3<String, Integer, String> element, long recordTimestamp) {
Long timeStamp = 0L;
SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
Date date = null;
try {
date = simpleDateFormat.parse(element.f2);
} catch (ParseException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
timeStamp = date.getTime();
System.out.println("绿色的时间："+timeStamp);
System.out.println(element.f0);
return timeStamp;
}
})
);
;
// 以后这个9999少用，因为kafka占用这个端口 key,0,2021-03-26 12:09:00
DataStream<Tuple3<String, Integer, String>> orangeStream = env.socketTextStream("localhost", 7777)
.map(new MapFunction<String, Tuple3<String,Integer,String>>() {
@Override
public Tuple3<String, Integer, String> map(String line) throws Exception {
String[] arr = line.split(",");
System.out.println("橘色："+ Arrays.toString(arr));
return Tuple3.of(arr[0],Integer.valueOf(arr[1]),arr[2]);
}
})
// 因为用到了EventTime 所以势必用到水印，否则报错
.assignTimestampsAndWatermarks(
WatermarkStrategy.<Tuple3<String, Integer, String>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple3<String, Integer, String>>() {
@Override
public long extractTimestamp(Tuple3<String, Integer, String> element, long recordTimestamp) {
Long timeStamp = 0L;
SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
Date date = null;
try {
date = simpleDateFormat.parse(element.f2);
} catch (ParseException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
timeStamp = date.getTime();
System.out.println("橘色的时间："+timeStamp);
return timeStamp;
}
})
);
//3. transformation-数据处理转换
DataStream resultStream = greenStream.join(orangeStream)
.where(tup3 -> tup3.f0)
.equalTo(tup3 -> tup3.f0)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
.apply(new JoinFunction<Tuple3<String, Integer, String>, Tuple3<String, Integer, String>, Tuple3<String, Integer, Integer>>() {
@Override
public Tuple3<String, Integer, Integer> join(Tuple3<String, Integer, String> t1, Tuple3<String, Integer, String> t2) throws Exception {
System.out.println(t1.f2);
System.out.println(t2.f2);
return Tuple3.of(t1.f0, t1.f1, t2.f1);
}
});
//4. sink-数据输出
resultStream.print();
//5. execute-执行
env.execute();
}
}总结非常重要：
1） 要想测试这个效果，需要将并行度设置为1
2）窗口中数据的打印是需要触发的，没有触发的数据，窗口内是不会进行计算的，所以记得输入触发的数据。
假如使用了EventTime 作为时间语义，不管是窗口开始和结束时间还是触发的条件，都跟系统时间没有关系，而跟输入的数据有关系，举例：
假如你的第一条数据是：key,0,2021-03-26 12:09:01 窗口的大小是5s，水印是3秒 ，窗口的开始时间为：
2021-03-26 12:09:00 结束时间是 2021-03-26 12:09:05 ，触发时间是2021-03-26 12:09:08
为什么呢？ 水印时间 >= 结束时间
水印时间是：2021-03-26 12:09:08 - 3 = 2021-03-26 12:09:05 >=2021-03-26 12:09:05
:::
如上代码所示为绿色流和橘色流指定 BoundedOutOfOrdernessWatermarks Watermark 策略，设置100毫秒的最大可容忍的延迟时间，同时也会为流分配事件时间戳。假设输入流为 格式，两条流输入元素如下所示：
绿色流： key,0,2021-03-26 12:09:00 key,1,2021-03-26 12:09:01 key,2,2021-03-26 12:09:02 key,4,2021-03-26 12:09:04 key,5,2021-03-26 12:09:05 key,8,2021-03-26 12:09:08 key,9,2021-03-26 12:09:09 key,11,2021-03-26 12:09:11 橘色流： key,0,2021-03-26 12:09:00 key,1,2021-03-26 12:09:01 key,2,2021-03-26 12:09:02 key,3,2021-03-26 12:09:03 key,4,2021-03-26 12:09:04 key,6,2021-03-26 12:09:06 key,7,2021-03-26 12:09:07 key,11,2021-03-26 12:09:11
1.2 滑动窗口Join [解释一下即 ]
当在滑动窗口上进行 Join 时，所有有相同 Key 并且位于同一滑动窗口中的两条流的元素两两组合进行关联，并最终传递到 JoinFunction 进行处理。
如上图所示，我们定义了一个窗口大小为 2 秒、滑动步长为 1 秒的滑动窗口。需要注意的是，一个元素可能会落在不同的窗口中，因此会在不同窗口中发生关联，例如，绿色流中的0元素。当滑动窗口中一个流的元素在另一个流中没有相对应的元素，则不会输出该元素。