一文聊透 Flink 的 Temporal Join，一文深度解析 Flink 的 Temporal Join 功能，一文深度解析 Flink 的 Temporal Join 功能及其工作机制

摘要：，，本文深入探讨了 Flink 的 Temporal Join 功能。文章详细介绍了 Temporal Join 的概念及其在 Flink 中的应用，包括其优势、使用场景和工作原理。文章通过深度解析，帮助读者理解并应用 Flink 的 Temporal Join 功能，从而提高流数据处理的能力和效率。

概述

Temporal Join是流处理中的一种重要技术，用于解决实时流数据中表的关联问题，当被关联的表发生变更时，Temporal Join能够根据不同的时间标准选择关联当时的数据或最新的数据，Flink提供了多种实现方式，包括Temporal Table DDL和Temporal Table Function等。

基础概念

1、时态表（Temporal Table）：

时态表是流上的动态表，数据随时间变化，版本表（Versioned Table）记录了数据的历史版本，可以回溯到某个历史版本；普通表（普通时态表）则是动态变化的，但没有记录历史版本。

2、时态表函数（Temporal Table Function）：

这是一种早期实现Temporal Join的方式，通过UDTF（用户定义表函数）模拟时态表的行为，它可以对外部系统执行实时查询或生成动态表。

Temporal Join的两种时间标准

1、基于事件时间的Temporal Join：

根据事件时间（如下单时间）关联对应时刻的维表数据，这是最标准的Temporal Join方式，但需要构建版本表并使用CDC（Change Data Capture）数据。

2、基于处理时间的Temporal Join：

总是关联维表中的最新数据，这种方式门槛较低，不要求维表是版本表，也不要求关联表有时间属性，但语义上可能不如基于事件时间的Temporal Join准确。

Temporal Join的详细方式

1、以Temporal Table DDL方式实现基于事件时间的Temporal Join。

2、以Temporal Table Function方式实现基于事件时间和处理时间的Temporal Join，需要注意的是，以Temporal Table Function方式实现基于处理时间的Temporal Join在Flink 1.17.1上可能未完全支持或存在未测通的情况。

在实际应用中，最实用的是以Temporal Table DDL方式实现基于事件时间的Temporal Join，对于外部维表的Join，可以使用Lookup Join。

代码演示与示例

为了更直观地了解Temporal Join的实现方式，我们将在后续文章中给出详细的代码演示和示例，包括以DDL和Function两种方式实现基于事件时间和处理时间的Temporal Join，读者可以通过这些示例更好地理解并掌握Temporal Join的核心概念和操作技巧，以便在实际项目中灵活应用。