FlinkSQL怎么实现数据流的联接

Flink的Sql使用Flink Sql是apache Flink提供的一种用于快速开发、部署和运行大规模分布式数据处理任务的声明性api。

Flink SQL可以使用Join操作来实现数据流的联合。具体方式为:对于两个数据流中的数据进行Join、可以利用数据流的CoGroupFunction来实现。CoGroup Function需要实现一个函数来处理不同数据流之间的Join信息，并将相应的输出写出去。

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Flink Sql是ApacheFlink提供的一种用于快速开发、部署和运行大规模分布式数据处理任务的声明性接口。它允许开发人员使用标准Sql语法来表达复杂的流处理或批量处理作业，而无需编写代码。

Flink Sql也有一些扩展功能，如UDF(用户定义函数)和连接器(数据库/Kafka/ElasticSearch等)，增加Sql语句场景应用上的丰富性。此外Flink Sql还有一套独立的CLI来直接执行Sql语句(不需要JAVA或烫伤的作业)仅需要Sql写即可。

Flink流数据处理是一种实时数据处理，它可以利用内存中的有限资源，快速检测和应对大量数据的变化。Flink将具有“转录”能力的批处理作业和真正的流式应用结合在一起。在Flink中，就可以使用已有的函数式应用编程接口来创建连续、事件驱动和实时处理管道。这些管道包含集成并行/切片侦听、聚合、加入、映射-减少等核心运行性能的大量元素。然而、Flink不仅限于传感器/IoT应用等流数据；也可作为市场上关注要低(阿帕奇风暴)的代表之一来使用，来直接处理文字语义信息或者视频流。

Flink快速将大量历史数据集加载到内存中(因此适合超前执行)；还具有广泛的数学函数(形如Aggregation，Filters和Windowing Function)；最好是郑重强调表示它具有高级容错机制，并可以通过其检查点功能轻松地从节点故障中恢复。

总体而言，ApacheFlink是一个针对大型数据集的功能强大的实时流处理框架，它支持快速开发能够以高效方式处理实时数据流的应用程序。由于分布式执行模型和流数据处理能力，它提供了出色的性能；进一步结合批处理+流的特性，使Flinks成为构建现代分析应用程序的非常有吸引力的选择。

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