我惊讶地发现在 Flink (DataStream docs) 中 DataStream 没有外连接。
对于DataSet，除了常规的join (DataSet docs) 之外，您还有所有选项：leftOuterJoin、rightOuterJoin 和fullOuterJoin。但是对于DataStream，您只需使用普通的旧连接即可。
这是由于DataStream 的一些基本属性导致无法进行外部连接吗？或者也许我们可以在（接近？）未来期待这一点？
我真的可以在DataStream 上使用外连接来解决我正在处理的问题...有没有办法实现类似的行为？
【问题讨论】：
标签： apache-flink flink-streaming
您可以使用DataStream.coGroup() 转换实现外连接。 CoGroupFunction 接收两个迭代器（每个输入一个），它们为某个键的所有元素提供服务，如果没有找到匹配的元素，它们可能为空。这允许实现外连接功能。
在 Flink 的下一个版本中，可能会将对外部连接的一流支持添加到 DataStream API。我目前不知道有任何此类努力。但是，在 Apache Flink JIRA 中创建问题可能会有所帮助。
【讨论】：
coGroup :)
connect 来实现吗？
一种方法是从流 -> 表 -> 流，使用以下 api：FLINK TABLE API - OUTER JOIN
这是一个java示例：
DataStream<String> data = env.readTextFile( ... );
DataStream<String> data2Merge = env.readTextFile( ... );
...
tableEnv.registerDataStream("myDataLeft", data, "left_column1, left_column2");
tableEnv.registerDataStream("myDataRight", data2Merge, "right_column1, right_column2");
String queryLeft = "SELECT left_column1, left_column2 FROM myDataLeft";
String queryRight = "SELECT right_column1, right_column2 FROM myDataRight";
Table tableLeft = tableEnv.sqlQuery(queryLeft);
Table tableRight = tableEnv.sqlQuery(queryRight);
Table fullOuterResult = tableLeft.fullOuterJoin(tableRight, "left_column1 == right_column1").select("left_column1, left_column2, right_column2");
DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> retractStream = tableEnv.toRetractStream(fullOuterResult, Row.class);
【讨论】：