大数据Flink（八十八）：Interval Join（时间区间 Join）

Interval Join（时间区间 Join）

Interval Join 定义（支持 Batch\Streaming）：Interval Join 在离线的概念中是没有的。Interval Join 可以让一条流去 Join 另一条流中前后一段时间内的数据。

应用场景：为什么有 Regular Join 还要 Interval Join 呢？刚刚的案例也讲了，Regular Join 会产生回撤流，但是在实时数仓中一般写入的 sink 都是类似于 Kafka 这样的消息队列，然后后面接 clickhouse 等引擎，这些引擎又不具备处理回撤流的能力。所以可以理解 Interval Join 就是用于消灭回撤流的。

Interval Join 包含以下几种（以 L 作为左流中的数据标识，R 作为右流中的数据标识）：

Inner Interval Join：流任务中，只有两条流 Join 到（满足 Join on 中的条件：两条流的数据在时间区间 + 满足其他等值条件）才输出，输出 +[L, R]
Left Interval Join：流任务中，左流数据到达之后，如果没有 Join 到右流的数据，就会等待（放在 State 中等），如果之后右流之后数据到达之后，发现能和刚刚那条左流数据 Join 到，则会输出 +[L, R]。事件时间中随着 Watermark 的推进（也支持处理时间）。如果发现发现左流 State 中的数据过期了，就把左流中过期的数据从 State 中删除，然后输出 +[L, null]，如果右流 State 中的数据过期了，就直接从 State 中删除。
Right Interval Join：和 Left Interval Join 执行逻辑一样，只不过左表和右表的执行逻辑完全相反
Full Interval Join：流任务中，左流或者右流的数据到达之后，如果没有 Join 到另外一条流的数据，就会等待（左流放在左流对应的 State 中等，右流放在右流对应的 State 中等），如果之后另一条流数据到达之后，发现能和刚刚那条数据 Join 到，则会输出 +[L, R]。事件时间中随着 Watermark 的推进（也支持处理时间），发现 State 中的数据能够过期了，就将这些数据从 State 中删除并且输出（左流过期输出 +[L, null]，右流过期输出 -[null, R]）

可以发现 Inner Interval Join 和其他三种 Outer Interval Join 的区别在于，Outer 在随着时间推移的过程中，如果有数据过期了之后，会根据是否是 Outer 将没有 Join 到的数据也给输出。

使用示例：

间隔联接需要至少一个等联接谓词和在两侧限制时间的联接条件。可以通过比较两个输入表中相同类型的时间属性（即处理时间或事件时间）的两个适当的范围谓词（****<******, ********<=********, ********>******=, ********>****）BETWEEN谓词或单个相等谓词来定义这种条件。

SELECT *
FROM Orders o, Shipments s
WHERE o.id = s.orderId AND
o.ordertime BETWEEN s.shiptime - INTERVAL '4' HOUR AND s.shiptime

如果订单在收到订单后四个小时内发货，则上面的示例会将所有订单与其相应的发货合并在一起。

实际案例：还是刚刚的案例，曝光日志关联点击日志筛选既有曝光又有点击的数据，条件是曝光关联之后发生 4 小时之内的点击，并且补充点击的扩展参数（show inner interval click）：

下面为 Inner Interval Join：

Flink SQL> CREATE TABLE show_log_table (
    log_id BIGINT,
    show_params STRING,
    `timestamp` bigint,
    row_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),
    watermark for row_time as row_time 
) WITH (
  'connector' = 'socket',
  'hostname' = 'node1',        
  'port' = '8888',
  'format' = 'csv'
);

Flink SQL> CREATE TABLE click_log_table (
  log_id BIGINT,
  click_params     STRING,
  `timestamp` bigint,
  row_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),
  watermark for row_time as row_time 
)
WITH (
  'connector' = 'socket',
  'hostname' = 'node1',        
  'port' = '9999',
  'format' = 'csv'
);

Flink SQL> SELECT
    show_log_table.log_id as s_id,
    show_log_table.show_params as s_params,
    click_log_table.log_id as c_id,
    click_log_table.click_params as c_params
FROM show_log_table 
INNER JOIN click_log_table ON show_log_table.log_id = click_log_table.log_id
AND show_log_table.row_time BETWEEN click_log_table.row_time - INTERVAL '10' SECOND AND click_log_table.row_time;

开启netcat的8888端口，输入数据：

1,hadoop,1658300800 ->2022-07-20 15:06:40

开启netcat的9999端口，输入数据：

1,zhangsan,1658300805 ->2022-07-20 15:06:45

输出结果如下：

s_id                       s_params                 c_id                       c_params

 1                         hadoop                    1                         zhangsan

9999端口，继续输入数据：

1,zhangsan,1658300811-> 2022-07-20 15:06:51

输出结果没有反应，因为这个时间：2022-07-20 15:06:51超过了时间区间下限。

如果是 Left Interval Join：

Flink SQL> SELECT
    show_log_table.log_id as s_id,
    show_log_table.show_params as s_params,
    click_log_table.log_id as c_id,
    click_log_table.click_params as c_params
FROM show_log_table 
LEFT JOIN click_log_table ON show_log_table.log_id = click_log_table.log_id
AND show_log_table.row_time BETWEEN click_log_table.row_time - INTERVAL '5' SECOND AND click_log_table.row_time + INTERVAL '5' SECOND;

开启netcat的8888端口，输入数据：

1,hadoop,1658300800        ->2022-07-20 15:06:40

开启netcat的9999端口，输入数据：

1,zhangsan,1658300805    ->2022-07-20 15:06:45

输出结果如下：

s_id                       s_params                 c_id                       c_params
  1                         hadoop                    1                       zhangsan

8888端口，继续输入数据：

1,hadoop,1658300801        ->2022-07-20 15:06:41
1,hadoop,1658300811        ->2022-07-20 15:06:51

输出结果如下：

s_id                       s_params                 c_id                       c_params
 1                         hadoop                    1                       zhangsan
 1                         hadoop                    1                       zhangsan

****2022-07-20 15:06:****51这条数据不会有任何的输出，因为已经超过了右表的边界。

如果是 Full Interval Join：

Flink SQL> SELECT
    show_log_table.log_id as s_id,
    show_log_table.show_params as s_params,
    click_log_table.log_id as c_id,
    click_log_table.click_params as c_params
FROM show_log_table 
FULL JOIN click_log_table ON show_log_table.log_id = click_log_table.log_id
AND show_log_table.row_time BETWEEN click_log_table.row_time - INTERVAL '5' SECOND AND click_log_table.row_time + INTERVAL '5' SECOND;

开启netcat的8888端口，输入数据：

1,hadoop,1658300800        ->2022-07-20 15:06:40
1,hadoop,1658300801        ->2022-07-20 15:06:41

开启netcat的9999端口，输入数据：

1,zhangsan,1658300805    ->2022-07-20 15:06:45
1,zhangsan,1658300811    ->2022-07-20 15:06:51

输出结果如下：

 s_id                       s_params                 c_id                       c_params
   1                         hadoop                    1                       zhangs
 1                         hadoop                    1                       zhangsan

关于 Interval Join 的注意事项：

实时 Interval Join 可以不是等值 join。等值 join 和非等值 join 区别在于，等值 join 数据 shuffle 策略是 Hash，会按照 Join on 中的等值条件作为 id 发往对应的下游；非等值 join 数据 shuffle 策略是 Global，所有数据发往一个并发，然后将满足条件的数据进行关联输出

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标签：大数据 flink

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