批處理經(jīng)常要解決的問題是將兩個數(shù)據(jù)源做關(guān)聯(lián)Join操作。比如，很多手機(jī)APP都有一個用戶數(shù)據(jù)源User，同時APP會記錄用戶的行為，我們稱之為Behavior，兩個表按照userId來進(jìn)行Join。在流處理場景下，F(xiàn)link也支持了Join，只不過Flink是在一個時間窗口上來進(jìn)行兩個表的Join。

Join示例圖

目前，F(xiàn)link支持了兩種Join：Window Join（窗口連接）和Interval Join（時間間隔連接。

Window Join

從名字中能猜到，Window Join主要在Flink的窗口上進(jìn)行操作，它將兩個流中落在相同窗口的元素按照某個Key進(jìn)行Join。一個Window Join的大致骨架結(jié)構(gòu)為：

input1.join(input2)    .where(<KeySelector>)      <- input1使用哪個字段作為Key    .equalTo(<KeySelector>)    <- input2使用哪個字段作為Key    .window(<WindowAssigner>)  <- 指定WindowAssigner    [.trigger(<Trigger>)]      <- 指定Trigger（可選）    [.evictor(<Evictor>)]      <- 指定Evictor（可選）    .apply(<JoinFunction>)     <- 指定JoinFunction

下圖展示了Join的大致過程。兩個輸入數(shù)據(jù)流先分別按Key進(jìn)行分組，然后將元素劃分到窗口中。窗口的劃分需要使用WindowAssigner來定義，這里可以使用Flink提供的滾動窗口、滑動窗口或會話窗口等默認(rèn)的WindowAssigner。隨后兩個數(shù)據(jù)流中的元素會被分配到各個窗口上，也就是說一個窗口會包含來自兩個數(shù)據(jù)流的元素。相同窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)會以INNER JOIN的語義來相互關(guān)聯(lián)，形成一個數(shù)據(jù)對。當(dāng)窗口的時間結(jié)束，F(xiàn)link會調(diào)用JoinFunction來對窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)對進(jìn)行處理。當(dāng)然，我們也可以使用Trigger或Evictor做一些自定義優(yōu)化，他們的使用方法和普通窗口的使用方法一樣。

Join的大致流程

接下來我們重點分析一下兩個數(shù)據(jù)流是如何INNER JOIN的：

窗口內(nèi)數(shù)據(jù)INNER JOIN示意圖

一般滴，INNER JOIN只對兩個數(shù)據(jù)源都出現(xiàn)的元素做Join，形成一個數(shù)據(jù)對，即數(shù)據(jù)源input1中的某個元素與數(shù)據(jù)源input2中的所有元素逐個配對。當(dāng)數(shù)據(jù)源某個窗口內(nèi)沒數(shù)據(jù)時，比如圖中的第三個窗口，Join的結(jié)果也是空的。

class MyJoinFunction extends JoinFunction[(String, Int), (String, Int), String] {  override def join(input1: (String, Int), input2: (String, Int)): String = {    "input 1 :" + input1._2 + ", input 2 :" + input2._2  }}val input1: DataStream[(String, Int)] = ...val input2: DataStream[(String, Int)] = ...val joinResult = input1.join(input2)      .where(i1 => i1._1)      .equalTo(i2 => i2._1)      .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(60)))      .apply(new MyJoinFunction)

上面的代碼自定義了JoinFunction，并將Join結(jié)果打印出來。無論代碼中演示的滾動窗口，還是滑動窗口或會話窗口，其原理都是一樣的。除了JoinFunction，F(xiàn)link還提供了FlatJoinFunction，其功能是輸出零到多個結(jié)果。

如果INNER JOIN不能滿足我們的需求，CoGroupFunction提供了更多可自定義的功能。需要注意的是，在調(diào)用時，要寫成input1.coGroup(input2).where(<KeySelector>).equalTo(<KeySelecotr>)。

class MyCoGroupFunction extends CoGroupFunction[(String, Int), (String, Int), String] {  // 這里的類型是Java的Iterable，需要引用 collection.JavaConverters._ 并轉(zhuǎn)成Scala  override def coGroup(input1: lang.Iterable[(String, Int)], input2: lang.Iterable[(String, Int)], out: Collector[String]): Unit = {    input1.asScala.foreach(element => out.collect("input1 :" + element.toString()))    input2.asScala.foreach(element => out.collect("input2 :" + element.toString()))  }}val input1: DataStream[(String, Int)] = ...val input2: DataStream[(String, Int)] = ...val coGroupResult = input1.coGroup(input2)      .where(i1 => i1._1)      .equalTo(i2 => i2._1)      .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(60)))      .apply(new MyCoGroupFunction)

Interval Join

與Window Join不同，Interval Join不依賴Flink的WindowAssigner，而是根據(jù)一個時間間隔（Interval）界定時間。Interval需要一個時間下界（lower bound）和上界（upper bound），如果我們將input1和input2進(jìn)行Interval Join，input1中的某個元素為input1.element1，時間戳為input1.element1.ts，那么一個Interval就是[input1.element1.ts + lower bound, input1.element1.ts + upper bound]，input2中落在這個時間段內(nèi)的元素將會和input1.element1組成一個數(shù)據(jù)對。用數(shù)學(xué)公式表達(dá)為，凡是符合下面公式input1.element1.ts + lower bound <= input2.elementx.ts <=input1.element1.ts + upper bound的元素使用INNER JOIN語義，兩兩組合在一起。上下界可以是正數(shù)也可以是負(fù)數(shù)。

注意，目前Flink（1.9）的Interval Join只支持Event Time語義。

Interval Join示意圖

下面的代碼展示了如何對兩個數(shù)據(jù)流進(jìn)行Interval Join：

class MyProcessFunction extends ProcessJoinFunction[(String, Long, Int), (String, Long, Int), String] {  override def processElement(input1: (String, Long, Int),                              input2: (String, Long, Int),                              context: ProcessJoinFunction[(String, Long, Int), (String, Long, Int), String]#Context,                              out: Collector[String]): Unit = {    out.collect("input 1: " + input1.toString() + ", input 2: " + input2.toString)  }}// 數(shù)據(jù)流有三個字段：（key, 時間戳, 數(shù)值）val input1: DataStream[(String, Long, Int)] = ...val input2: DataStream[(String, Long, Int)] = ...val intervalJoinResult = input1.keyBy(_._1)      .intervalJoin(input2.keyBy(_._1))      .between(Time.milliseconds(-5), Time.milliseconds(10))      .process(new MyProcessFunction)

默認(rèn)的時間間隔是包含上下界的，我們可以使用.lowerBoundExclusive() 和.upperBoundExclusive來確定是否需要包含上下界。

val intervalJoinResult = input1.keyBy(_._1)      .intervalJoin(input2.keyBy(_._1))      .between(Time.milliseconds(-5), Time.milliseconds(10))      .upperBoundExclusive()      .lowerBoundExclusive()      .process(new MyProcessFunction)

Interval Join內(nèi)部是用緩存來存儲所有數(shù)據(jù)的，因此需要注意緩存數(shù)據(jù)不能太大，以免對內(nèi)存造成絕大壓力。