flink sql双流join
介绍
Apache Flink是一个流式计算框架，它支持流批一体化处理。Flink将流式计算和批处理统一起来，提供了用于处理有限数据集的而适用于数据管道和流计算的高性能运行时。Flink SQL是Apache Flink的SQL查询API。使用Flink SQL，用户可以使用标准的SQL语法查询流和批数据。在Flink SQL中，Spark SQL提供的许多批处理功能都可以用于流数据。在Flink SQL中，可以非常简单和灵活地使用流与流之间连接和处理。
Flink SQL双流Join
Flink SQL支持两个输入流之间的连接操作。而在这种操作中，可以使用Flink SQL的Join（联接）操作将两个流合并。Join（联接）操作是SQL中最常见的一种操作之一。使用Join，我们可以将两个数据集合并在一起，并使用某些条件将它们视为一条记录。
Join类型
在Flink SQL中，有三种不同类型的Join：Inner Join，Left Outer Join和Right Outer Join。
- InnerJoin（内连接）：Inner Join是Join操作的默认选项。使用Inner Join，我们只需为连接设置一定的条件，Flink SQL将返回两个流中所有符合条件的记录。
- Left OuterJoin（左外连接）：使用Left Outer Join，Flink SQL将返回连接两个流的所有记录，同时还包括第一个流中没有匹配的记录。对于第一个流中没有匹配记录的情况，Flink SQL将填充NULL值。
- Right OuterJoin（右外连接）：与Left Outer Join相同，只不过将第一个流变为第二个流，使连接后的结果返回第二个流中没有匹配的记录。
双流Join实例
假设我们有两个流，一个是用户流，另一个是产品流，我们想要通过用户ID列将两个流连接在一起。以下是一个使用Inner Join的Flink SQL查询语句示例：
SELECT user_info.user_id, user_info.name, product_info.product_id, product_info.product_nameFROM user_info JOIN product_info ON user_info.user_id = product_info.user_id
以上查询语句将连接两个流，其中user_info和product_info分别是两个输入流的表名。查询结果将包含两个流中所有匹配的记录。我们可以使用相同的方式进行Left Outer Join和Right Outer Join。
总结
Flink SQL是一个功能强大的工具，可以帮助数据分析师和开发人员更轻松地实现流批一体化处理。Flink SQL的Join操作使我们可以在流之间进行连接，从而实现更为灵活和高效的数据流处理。Flink SQL的Join操作支持Inner Join，Left Outer Join和Right Outer Join三种不同类型的Join，为数据分析工作提供了更多的灵活性和可选性。
