Flink CDC 支持双流 join,你可以使用 SQL 语句来实现。
以下是一个简单的示例:
SELECT t1.user_id, t1.event_time, t1.event_type, t1.event_payload
FROM source_table AS t1
JOIN sink_table AS t2 ON t1.user_id = t2.user_id
AND t1.event_time >= t2.event_time - INTERVAL 1 MINUTE
AND t1.event_time < t2.event_time + INTERVAL 1 MINUTE
在这个例子中,我们使用 source_table 和 sink_table 这两个表进行双流 join。其中,source_table 是 Flink CDC 的 source 表,sink_table 是 Flink CDC 的 sink 表。
我们使用 t1.user_id 和 t2.user_id 这两个字段作为 join 条件。我们还使用 t1.event_time 和 t2.event_time 这两个字段来限定 join 范围。
使用 Flink CDC 进行双流 join 时,需要注意以下几点:
两个表的 schema 必须相同。
两个表的数据类型必须相同。
两个表的并行度必须相同。
如果两个表的 schema 不相同,或者数据类型不相同,或者并行度不相同,那么可能会导致 join 失败。
你可以参考官方文档来了解更多关于 Flink CDC 双流 join 的信息。
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。