Flink 实践教程-进阶（11）：SQL 关联：Regular Join

作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队

流计算 Oceanus 简介

流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。

Flink SQL 提供了 Regular Joins、Interval Joins、Temporal Joins、Lookup Join、Array 展平和 Table Function 六种方式实现数据关联。

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本文将为您介绍如何使用 Regualr Joins 实现数据关联。Regualr Joins 在使用时有一定的限制条件，比如只能在 Equi-Join 条件下使用。下面将以 Kafka 作为源表的左右表为例，将商品订单 order-source 中商品 ID 与 product-info 中商品 ID 进行左关联得到商品名称，最终将结果数据到 Logger Sink 中去。

前置准备

创建流计算 Oceanus 集群

进入 Oceanus 控制台 [1]，点击左侧【集群管理】，点击左上方【创建集群】，具体可参考 Oceanus 官方文档 创建独享集群 [2]。

创建 Kafka Topic

进入 CKafka 控制台 [3]，点击左上角【新建】，即可完成 CKafka 实例的创建，并创建 2 个 Topic，order-source 和 product-info 。

流计算 Oceanus 作业

1. 上传依赖

在 Oceanus 控制台，点击左侧【依赖管理】，点击左上角【新建】新建依赖，上传 Logger Sink[4] JAR 包。

2. 创建作业

在 Oceanus 控制台，点击左侧【作业管理】，点击左上角【新建】新建作业，作业类型选择 SQL 作业，点击【开发调试】进入作业编辑页面。

CREATE TABLE `order_source` (`id` INT,`user_id` INT,`product_id` INT,`create_time` TIMESTAMP(3)
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'order-source',  'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 可以是 latest-offset / earliest-offset / specific-offsets / group-offsets / timestamp 的任何一种'properties.bootstrap.servers' = 'x.x.x.x:9092',  -- 替换为您的 Kafka 连接地址'properties.group.id' = 'testGroup0', -- 必选参数, 一定要指定 Group ID'format' = 'json','json.fail-on-missing-field' = 'false',  -- 如果设置为 false, 则遇到缺失字段不会报错。'json.ignore-parse-errors' = 'true'    -- 如果设置为 true，则忽略任何解析报错。
);CREATE TABLE `product_info` (`product_id` INT,`product_name` STRING,`update_time` TIMESTAMP(3)
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'product-info',  -- 替换为您要消费的 Topic'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 可以是 latest-offset / earliest-offset / specific-offsets / group-offsets / timestamp 的任何一种'properties.bootstrap.servers' = 'x.x.x.x:9092',  -- 替换为您的 Kafka 连接地址'properties.group.id' = 'testGroup0', -- 必选参数, 一定要指定 Group ID'format' = 'json','json.fail-on-missing-field' = 'false',  -- 如果设置为 false, 则遇到缺失字段不会报错。'json.ignore-parse-errors' = 'true'    -- 如果设置为 true，则忽略任何解析报错。
);CREATE TABLE logger_sink_table (`id` INT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,`user_id` INT,`product_id` INT,`product_name` STRING,`create_time` TIMESTAMP(3)
) WITH ('connector' = 'logger','print-identifier' = 'DebugData'
);INSERT INTO logger_sink_table
SELECT order_source.id, order_source.user_id, order_source.product_id, product_info.product_name, order_source.create_time
FROM order_source left join product_info
on order_source.product_id = product_info.product_id;

3. 运行作业

点击【发布草稿】后启动作业，可通过【日志】面板 TaskManager 或 Flink UI 查看运行信息。

4. 模拟数据

通过 Kafka Client 发送数据到关联的左表 order-source 和右表 product-info。发送消息命令：

[root@VM-3-centos ~]# cd /opt/kafka_2.11-2.4.1/bin/
[root@VM-3-centos bin]# bash kafka-console-producer.sh --broker-list 10.0.0.29:9092 --topic order-source

Topic order-source 模拟数据示例：

{"id":1,"user_id":10,"product_id":1001,"create_time":"2022-03-17 16:47:00"}
{"id":2,"user_id":10,"product_id":1001,"create_time":"2022-03-17 16:48:00"}
{"id":3,"user_id":10,"product_id":1002,"create_time":"2022-03-17 16:49:00"}

发送消息命令：

[root@VM-3-centos ~]# cd /opt/kafka_2.11-2.4.1/bin/
[root@VM-3-centos bin]# bash kafka-console-producer.sh --broker-list 10.0.0.29:9092 --topic product-info

Topic product-info 模拟数据示例：

{"id":1,"user_id":10,"product_id":1001,"create_time":"2022-03-17 16:47:00"}
{"id":2,"user_id":10,"product_id":1001,"create_time":"2022-03-17 16:48:00"}
{"id":3,"user_id":10,"product_id":1002,"create_time":"2022-03-17 16:49:00"}

更多接入方式请参考 CKafka 收发消息 [5]

5. 查看运行结果

在【日志】面板的 TaskManager 中查看收到的数据，可以看到已经关联到了 product_id 为1001的商品名称。

总结

Regular Joins 比较适合批量加载数据的场景，而当关联的右表为时常更新的维表时会出现关联不到的情况。此外，从上述运行结果可以看出：Regular Joins关联的记录为 Retract Stream（回撤流）下游需为 Upsert 类型 Sink。

更多 SQL Join 详情请参考开源 Flink官方文章 SQL Join 章节[5]。更多 Flink 实践教程详见 流计算 Oceanus 教程[6]

参考链接

[1] Oceanus 控制台：https://console.cloud.tencent.com/oceanus/overview

[2] 创建独享集群：https://cloud.tencent.com/document/product/849/48298

[3] Kafka 控制台：https://console.cloud.tencent.com/ckafka

[4] Logger Sink 下载地址：https://cloud.tencent.com/document/product/849/58713

[5] Flink SQL Join：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/zh/docs/dev/table/sql/queries/joins

[6] 流计算 Oceanus 教程：https://cloud.tencent.com/developer/tag/10509