flink中 Lookup Join和Interval Join和Regular Join使用场景与对比
flink中 Lookup Join和Interval Join和Regular Join使用场景与对比
- 前言
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- 1. Lookup Join
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- Demo：
- 注意点：
- 2. Interval Join
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- Demo：
- 注意点：
- 3. Regular Join
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- Demo：
- 注意点：
- 对比总结
- 其他 spark和flink对比情况
前言
提示：此文主要问AI归纳整理。对比学习：
1. Lookup Join
场景：
• 维表关联（静态或缓慢变化的数据，如用户信息、配置表）。
• 特点：流数据实时查询外部存储（如 MySQL、Redis）。
Demo：
-- Kafka流关联MySQL维表
CREATE TABLE orders (order_id STRING, user_id INT) WITH (...);
CREATE TABLE users (user_id INT PRIMARY KEY, user_name STRING) WITH ('connector' = 'jdbc','lookup.cache.max-rows' = '1000' -- 缓存优化
);SELECT o<