【发布时间】：2020-07-07 12:04:40
【问题描述】：
在 Apache Flink 流处理中，join 操作与 connect 有什么不同，因此 CoProcessFunction 和 ProcessJoinFunction 有什么不同，是 CoProcessFunction 提供的 onTimer 函数吗？您能否提供一个适合以互斥方式加入/连接的示例用例。
【问题讨论】：
标签： join stream apache-flink distributed-system
【发布时间】：2020-07-07 12:04:40
【问题描述】：
差异非常显着。在 Join 的情况下，它的工作方式或多或少类似于 SQL Inner Join，因此您需要提供将用于连接的字段，并且在窗口上评估 Join。
所以，基本上你为每个将用于连接的窗口和用于评估结果的窗口定义键。 ProcessJoinFunction 允许您在处理后处理已连接的元素但您无法控制连接机制本身，即已连接的元素对将传递给ProcessJoinFunction
在connect 的情况下，您还可以定义键（尽管您不必这样做），但这些键不会用于连接，而是用于控制通过运算符的并行实例和键控状态的流。因此，在连接的情况下，没有逻辑负责元素的连接方式，而是将调用 stream1 方法 processElement1 中的每个元素，并调用 stream2 方法 processElement2 中的每个元素。所以，如果你想执行某种连接，你必须自己实现逻辑。
【讨论】：
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谢谢你更清楚。因此，如果我连接两个流 S1 和 S2，其中 S1 在时间 t1（比如事件时间）发出，然后 S2 在时间 t2 发出，然后是 t3，然后是 t4，所以我可以得出结论，作为连接两个流的结果 processElement1 将被调用一次 ~time t1 和 processElement2 将在 ~ t2、t3 和 t4 被调用 3 次，...准确吗？
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完全正确 :) 一般来说，如果您想拥有更复杂的逻辑来连接这些元素，那么
connect是我想说的首选方式。