我还有改变的可能性，一想起这点，我就心潮澎湃
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1、基于时间的合流——双流联结（Join）
可以发现，根据某个key合并两条流，与关系型数据库中的表的join操作非常近似。事实上，Flink中两条流的connect操作，就可以通过keyBy指定键进行分组后合并，实现了类似于SQL中的join操作；另外connect支持处理函数，可以使用自定义实现各种需求，其实已经能够处理双流join的大多数场景。
不过处理函数是底层接口，所以尽管connect能做的事情多，但在一些具体应用场景下还是显得太过抽象了。比如，如果我们希望统计固定时间内两条流数据的匹配情况，那就需要自定义来实现——其实这完全可以用窗口（window）来表示。为了更方便地实现基于时间的合流操作，Flink的DataStrema API提供了内置的join算子。
1.1 窗口联结（Window Join）
Flink为基于一段时间的双流合并专门提供了一个窗口联结算子，可以定义时间窗口，并将两条流中共享一个公共键（key）的数据放在窗口中进行配对处理。
1、窗口联结的调用
窗口联结在代码中的实现，首先需要调用DataStream的.join()方法来合并两条流，得到一个JoinedStreams；接着通过.where()和.equalTo()方法指定两条流中联结的key；然后通过.window()开窗口，并调用apply()方法传入联结窗口函数进行处理计算。通用调用形式如下：
stream1.join(stream2) .where(<KeySelector>) .equalTo(<KeySelector>) .window(<WindowAssigner>) .apply(<JoinFunction>)
上面代码中.where()的参数是键选择器（KeySelector），用来指定第一条流中的key；而.equalTo()传入的KeySelector则指定了第二条流中的key。两者相同的元素，如果在同一窗口中，就可以匹配起来，并通过一个“联结函数”（JoinFunction）进行处理了。
这里.window()传入的就是窗口分配器，之前讲到的三种时间窗口都可以用在这里：滚动窗口（tumbling window）、滑动窗口（sliding window）和会话窗口（session window）。
而后面调用.apply()可以看作实现了一个特殊的窗口函数。注意这里只能调用.apply()，没有其他替代的方法。
传入的JoinFunction也是一个函数类接口，使用时需要实现内部的.join()方法。这个方法有两个参数，分别表示两条流中成对匹配的数据。
其实仔细观察可以发现，窗口join的调用语法和我们熟悉的SQL中表的join非常相似：
SELECT * FROM table1 t1, table2 t2 WHERE t1.id = t2.id; • 1
这句SQL中where子句的表达，等价于inner join … on，所以本身表示的是两张表基于id的“内连接”（inner join）。而Flink中的window join，同样类似于inner join。也就是说，最后处理输出的，只有两条流中数据按key配对成功的那些；如果某个窗口中一条流的数据没有任何另一条流的数据匹配，那么就不会调用JoinFunction的.join()方法，也就没有任何输出了。
2、窗口联结实例
public class WindowJoinDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> ds1 = env .fromElements( Tuple2.of("a", 1), Tuple2.of("a", 2), Tuple2.of("b", 3), Tuple2.of("c", 4) ) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy .<Tuple2<String, Integer>>forMonotonousTimestamps() .withTimestampAssigner((value, ts) -> value.f1 * 1000L) ); SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Integer,Integer>> ds2 = env .fromElements( Tuple3.of("a", 1,1), Tuple3.of("a", 11,1), Tuple3.of("b", 2,1), Tuple3.of("b", 12,1), Tuple3.of("c", 14,1), Tuple3.of("d", 15,1) ) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy .<Tuple3<String, Integer,Integer>>forMonotonousTimestamps() .withTimestampAssigner((value, ts) -> value.f1 * 1000L) ); // TODO window join // 1. 落在同一个时间窗口范围内才能匹配 // 2. 根据keyby的key，来进行匹配关联 // 3. 只能拿到匹配上的数据，类似有固定时间范围的inner join DataStream<String> join = ds1.join(ds2) .where(r1 -> r1.f0) // ds1的keyby .equalTo(r2 -> r2.f0) // ds2的keyby .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) .apply(new JoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple3<String, Integer, Integer>, String>() { /** * 关联上的数据，调用join方法 * @param first ds1的数据 * @param second ds2的数据 * @return * @throws Exception */ @Override public String join(Tuple2<String, Integer> first, Tuple3<String, Integer, Integer> second) throws Exception { return first + "<----->" + second; } }); join.print(); env.execute(); }
运行截图：
1.2 间隔联结（Interval Join
在有些场景下，我们要处理的时间间隔可能并不是固定的。这时显然不应该用滚动窗口或滑动窗口来处理——因为匹配的两个数据有可能刚好“卡在”窗口边缘两侧，于是窗口内就都没有匹配了；会话窗口虽然时间不固定，但也明显不适合这个场景。基于时间的窗口联结已经无能为力了。
为了应对这样的需求，Flink提供了一种叫作“间隔联结”（interval join）的合流操作。顾名思义，间隔联结的思路就是针对一条流的每个数据，开辟出其时间戳前后的一段时间间隔，看这期间是否有来自另一条流的数据匹配。
1、间隔联结的原理
间隔联结具体的定义方式是，我们给定两个时间点，分别叫作间隔的“上界”（upperBound）和“下界”（lowerBound）；于是对于一条流（不妨叫作A）中的任意一个数据元素a，就可以开辟一段时间间隔：[a.timestamp + lowerBound, a.timestamp + upperBound],即以a的时间戳为中心，下至下界点、上至上界点的一个闭区间：我们就把这段时间作为可以匹配另一条流数据的“窗口”范围。所以对于另一条流（不妨叫B）中的数据元素b，如果它的时间戳落在了这个区间范围内，a和b就可以成功配对，进而进行计算输出结果。所以匹配的条件为：
a.timestamp + lowerBound <= b.timestamp <= a.timestamp + upperBound
这里需要注意，做间隔联结的两条流A和B，也必须基于相同的key；下界lowerBound应该小于等于上界upperBound，两者都可正可负；间隔联结目前只支持事件时间语义。
如下图所示，我们可以清楚地看到间隔联结的方式：
下方的流A去间隔联结上方的流B，所以基于A的每个数据元素，都可以开辟一个间隔区间。我们这里设置下界为-2毫秒，上界为1毫秒。于是对于时间戳为2的A中元素，它的可匹配区间就是[0, 3],流B中有时间戳为0、1的两个元素落在这个范围内，所以就可以得到匹配数据对（2, 0）和（2, 1）。同样地，A中时间戳为3的元素，可匹配区间为[1, 4]，B中只有时间戳为1的一个数据可以匹配，于是得到匹配数据对（3, 1）。
所以我们可以看到，间隔联结同样是一种内连接（inner join）。与窗口联结不同的是，interval join做匹配的时间段是基于流中数据的，所以并不确定；而且流B中的数据可以不只在一个区间内被匹配。
2、间隔联结的调用
间隔联结在代码中，是基于KeyedStream的联结（join）操作。DataStream在keyBy得到KeyedStream之后，可以调用.intervalJoin()来合并两条流，传入的参数同样是一个KeyedStream，两者的key类型应该一致；得到的是一个IntervalJoin类型。后续的操作同样是完全固定的：先通过.between()方法指定间隔的上下界，再调用.process()方法，定义对匹配数据对的处理操作。调用.process()需要传入一个处理函数，这是处理函数家族的最后一员：“处理联结函数”ProcessJoinFunction。
通用调用形式如下：
stream1 .keyBy(<KeySelector>) .intervalJoin(stream2.keyBy(<KeySelector>)) .between(Time.milliseconds(-2), Time.milliseconds(1)) .process (new ProcessJoinFunction<Integer, Integer, String(){ @Override public void processElement(Integer left, Integer right, Context ctx, Collector<String> out) { out.collect(left + "," + right); } });
可以看到，抽象类ProcessJoinFunction就像是ProcessFunction和JoinFunction的结合，内部同样有一个抽象方法.processElement()。与其他处理函数不同的是，它多了一个参数，这自然是因为有来自两条流的数据。参数中left指的就是第一条流中的数据，right则是第二条流中与它匹配的数据。每当检测到一组匹配，就会调用这里的.processElement()方法，经处理转换之后输出结果。
3、间隔连接实例
案例需求：在电商网站中，某些用户行为往往会有短时间内的强关联。我们这里举一个例子，我们有两条流，一条是下订单的流，一条是浏览数据的流。我们可以针对同一个用户，来做这样一个联结。也就是使用一个用户的下订单的事件和这个用户的最近十分钟的浏览数据进行一个联结查询。
（1）代码实现：正常使用
public class IntervalJoinDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> ds1 = env .fromElements( Tuple2.of("a", 1), Tuple2.of("a", 2), Tuple2.of("b", 3), Tuple2.of("c", 4) ) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy .<Tuple2<String, Integer>>forMonotonousTimestamps() .withTimestampAssigner((value, ts) -> value.f1 * 1000L) ); SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Integer, Integer>> ds2 = env .fromElements( Tuple3.of("a", 1, 1), Tuple3.of("a", 11, 1), Tuple3.of("b", 2, 1), Tuple3.of("b", 12, 1), Tuple3.of("c", 14, 1), Tuple3.of("d", 15, 1) ) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy .<Tuple3<String, Integer, Integer>>forMonotonousTimestamps() .withTimestampAssigner((value, ts) -> value.f1 * 1000L) ); // TODO interval join //1. 分别做keyby，key其实就是关联条件 KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> ks1 = ds1.keyBy(r1 -> r1.f0); KeyedStream<Tuple3<String, Integer, Integer>, String> ks2 = ds2.keyBy(r2 -> r2.f0); //2. 调用 interval join ks1.intervalJoin(ks2) .between(Time.seconds(-2), Time.seconds(2)) .process( new ProcessJoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple3<String, Integer, Integer>, String>() { /** * 两条流的数据匹配上，才会调用这个方法 * @param left ks1的数据 * @param right ks2的数据 * @param ctx 上下文 * @param out 采集器 * @throws Exception */ @Override public void processElement(Tuple2<String, Integer> left, Tuple3<String, Integer, Integer> right, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception { // 进入这个方法，是关联上的数据 out.collect(left + "<------>" + right); } }) .print(); env.execute(); } }
（2）代码实现，处理迟到的数据
public class IntervalJoinWithLateDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> ds1 = env .socketTextStream("hadoop102", 7777) .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() { @Override public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception { String[] datas = value.split(","); return Tuple2.of(datas[0], Integer.valueOf(datas[1])); } }) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy .<Tuple2<String, Integer>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) .withTimestampAssigner((value, ts) -> value.f1 * 1000L) ); SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Integer, Integer>> ds2 = env .socketTextStream("hadoop102", 8888) .map(new MapFunction<String, Tuple3<String, Integer, Integer>>() { @Override public Tuple3<String, Integer, Integer> map(String value) throws Exception { String[] datas = value.split(","); return Tuple3.of(datas[0], Integer.valueOf(datas[1]), Integer.valueOf(datas[2])); } }) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy .<Tuple3<String, Integer, Integer>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) .withTimestampAssigner((value, ts) -> value.f1 * 1000L) ); /** * TODO Interval join * 1、只支持事件时间 * 2、指定上界、下界的偏移，负号代表时间往前，正号代表时间往后 * 3、process中，只能处理 join上的数据 * 4、两条流关联后的watermark，以两条流中最小的为准 * 5、如果 当前数据的事件时间 < 当前的watermark，就是迟到数据， 主流的process不处理 * => between后，可以指定将 左流 或 右流 的迟到数据 放入侧输出流 */ //1. 分别做keyby，key其实就是关联条件 KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> ks1 = ds1.keyBy(r1 -> r1.f0); KeyedStream<Tuple3<String, Integer, Integer>, String> ks2 = ds2.keyBy(r2 -> r2.f0); //2. 调用 interval join OutputTag<Tuple2<String, Integer>> ks1LateTag = new OutputTag<>("ks1-late", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT)); OutputTag<Tuple3<String, Integer, Integer>> ks2LateTag = new OutputTag<>("ks2-late", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT, Types.INT)); SingleOutputStreamOperator<String> process = ks1.intervalJoin(ks2) .between(Time.seconds(-2), Time.seconds(2)) .sideOutputLeftLateData(ks1LateTag) // 将 ks1的迟到数据，放入侧输出流 .sideOutputRightLateData(ks2LateTag) // 将 ks2的迟到数据，放入侧输出流 .process( new ProcessJoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple3<String, Integer, Integer>, String>() { /** * 两条流的数据匹配上，才会调用这个方法 * @param left ks1的数据 * @param right ks2的数据 * @param ctx 上下文 * @param out 采集器 * @throws Exception */ @Override public void processElement(Tuple2<String, Integer> left, Tuple3<String, Integer, Integer> right, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception { // 进入这个方法，是关联上的数据 out.collect(left + "<------>" + right); } }); process.print("主流"); process.getSideOutput(ks1LateTag).printToErr("ks1迟到数据"); process.getSideOutput(ks2LateTag).printToErr("ks2迟到数据"); env.execute(); } }
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