Flink 双流 Join：处理左流和右流数据迟到

首先，我们需要定义一个左流和一个右流，然后将它们连接起来，并指定一个时间窗口。

DataStream<Tuple2<String, Integer>> leftStream = ...;
DataStream<Tuple2<String, Integer>> rightStream = ...;

leftStream
  .join(rightStream)
  .where(new LeftKeySelector())
  .equalTo(new RightKeySelector())
  .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5)))
  .apply(new JoinFunction())

接下来，我们需要实现 LeftKeySelector 和 RightKeySelector 来指定左流和右流的 key，以便将它们连接起来。

public class LeftKeySelector implements KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String> {
  @Override
  public String getKey(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
    return value.f0;
  }
}

public class RightKeySelector implements KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String> {
  @Override
  public String getKey(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
    return value.f0;
  }
}

然后，我们需要实现 JoinFunction 来处理连接后的结果。

public class JoinFunction implements JoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, String> {
  @Override
  public String join(Tuple2<String, Integer> left, Tuple2<String, Integer> right) throws Exception {
    return left.f0 + "," + left.f1 + "," + right.f1;
  }
}

接下来，我们需要处理右流数据迟到的情况。我们可以使用 allowedLateness 方法来指定右流数据的迟到时间，并使用 sideOutputLateData 方法来将迟到的数据输出到一个侧输出流。

leftStream
  .join(rightStream)
  .where(new LeftKeySelector())
  .equalTo(new RightKeySelector())
  .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5)))
  .allowedLateness(Time.minutes(1))
  .sideOutputLateData(new OutputTag<Tuple2<String, Integer>>("late-right-data") {})
  .apply(new JoinFunction())

最后，我们需要处理左流数据迟到的情况。我们可以使用 process 方法来处理左流数据迟到的情况，以便将迟到的数据输出到一个侧输出流。

leftStream
  .join(rightStream)
  .where(new LeftKeySelector())
  .equalTo(new RightKeySelector())
  .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5)))
  .allowedLateness(Time.minutes(1))
  .sideOutputLateData(new OutputTag<Tuple2<String, Integer>>("late-right-data") {})
  .process(new ProcessJoinFunction())

我们需要实现 ProcessJoinFunction 来处理左流数据迟到的情况。

public class ProcessJoinFunction extends ProcessJoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, String> {
  @Override
  public void processElement(Tuple2<String, Integer> left, ReadOnlyContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
    Iterable<Tuple2<String, Integer>> rightStream = ctx.getBroadcastState(rightStateDescriptor).immutableEntries();
  
    for (Tuple2<String, Integer> right : rightStream) {
      if (ctx.timestamp() - right.timestamp() <= Time.minutes(5).toMilliseconds()) {
        out.collect(left.f0 + "," + left.f1 + "," + right.f1);
      }
    }
  }
  
  @Override
  public void processBroadcastElement(Tuple2<String, Integer> right, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
    ctx.getBroadcastState(rightStateDescriptor).put(right.f0, right);
  }
}

在 processElement 方法中，我们从右流的状态中获取所有数据，并将它们与当前的左流元素进行比较。如果两个元素的时间戳之差小于等于5分钟，则将它们连接起来并输出到主输出流中。在 processBroadcastElement 方法中，我们将右流的数据放入状态中，以便在 processElement 方法中使用。