flink无界流数据如何保存到mysql flink实时流join

1、基于 Flink 实现典型的 ETL 场景

这里我们主要介绍两大实时 ETL 场景：维表 join 和双流 join。

流 join 维表

• 预加载维表（读取维度数据库，将数据全量的加载到内存）
• 热存储关联（Redis、HBase 这样的一些热存储中）
• 广播维表
• Temporal table function join

双流 join  

• 离线 join vs. 实时 join
• Regular join
• Interval join
• Window join

一、 维表 join

1.1 预加载维表

方案 1：

        将维表全量预加载到内存里去做关联，具体的实现方式就是我们定义一个类，去实现 RichFlatMapFunction，然后在 open 函数中读取维度数据库，再将数据全量的加载到内存，然后在 probe 流上使用算子 ，运行时与内存维度数据做关联。

        这个方案的优点就是实现起来比较简单，缺点也比较明显，因为我们要把每个维度数据都加载到内存里面，所以它只支持少量的维度数据。同时如果我们要去更新维表的话，还需要重启作业，所以它在维度数据的更新方面代价是有点高的，而且会造成一段时间的延迟。对于预加载维表来说，它适用的场景就是小维表，变更频率诉求不是很高，且对于变更的及时性的要求也比较低的这种场景。

接下来我们看一个简单的代码的示例：

        在这段代码截取的是关键的一个片段。这里定义了一个 DimFlatMapFunction 来实现 RichFlatMapFunction。其中有一个 Map 类型的 dim，其实就是为了之后在读取 DB 的维度数据以后，可以用于存放我们的维度数据，然后在 open 函数里面我们需要去连接我们的 DB，进而获取 DB 里的数据。然后在下面代码可以看到我们的场景是从一个商品表里面去取出商品的 ID、商品的名字。然后我们在获取到 DB 里面的维度数据以后会把它存放到 dim 里面。

        接下来在 flatMap 函数里面我们就会使用到 dim，我们在获取了 probe 流的数据以后，我们会去 dim 里面比较。是否含有同样的商品 ID 的数据，如果有的话就把相关的商品名称 append 到数据元组，然后做一个输出。这就是一个基本的流程。

        其实这是一个基本最初版的方案实现。但这个方案也有一个改进的方式，就是在 open 函数里面，可以新建一个线程，定时的去加载维表。这样就不需要人工的去重启 job 来让维度数据做更新，可以实现一个周期性的维度数据的更新。

方案 2：

通过 Distributed cash 的机制去分发本地的维度文件到 task manager 后再加载到内存做关联。实现方式可以分为三步：

• 第 1 步是通过 env.registerCached 注册文件。
• 第 2 步是实现 RichFunction，在 open 函数里面通过 RuntimeContext 来获取 cache 文件。
• 第 3 步是解析和使用这部分文件数据。

        这种方式的一个优点是你不需要去准备或者依赖外部数据库，缺点就是因为数据也是要加载到内存中，所以支持的维表数据量也是比较小。而且如果这个维度数据需要做更新，也需要重启作业。因此在正规的生产过程中不太建议使用这个方案，因为其实从数仓角度，希望所有的数据都能够通过 schema 化方式来管理。把数据放在文件里面去做这样一个操作，不利于我们做整体数据的管理和规范化。所以这个方式的话，大家在做一些小的 demo 的时候，或者一些测试的时候可以去使用。

那么它适用的场景就是维度数据是文件形式的、数据量比较小、并且更新的频率也比较低的一些场景，比如说我们读一个静态的码表、配置文件等等。

1.2 热存储关联

        维表 join 里第二类大的实现思路是热存储关联。具体是我们把维度数据导入到像 Redis、Tair、HBase 这样的一些热存储中，然后通过异步 IO 去查询，并且叠加使用 Cache 机制，还可以加一些淘汰的机制，最后将维度数据缓存在内存里，来减轻整体对热存储的访问压力。

        如上图展示的这样的一个流程。在 Cache 这块的话，比较推荐谷歌的 Guava Cache，它封装了一些关于 Cache 的一些异步的交互，还有 Cache 淘汰的一些机制，用起来是比较方便的。

刚才的实验方案里面有两个重要点，一个就是我们需要用异步 IO 方式去访问存储，这里也跟大家一起再回顾一下同步 IO 与异步 IO 的区别：

• 对于同步 IO 来说，发出一个请求以后，必须等待请求返回以后才能继续去发新的 request。所以整体吞吐是比较小的。由于实时数据处理对于延迟特别关注，这种同步 IO 的方式，在很多场景是不太能够接受的。
• 异步 IO 就是可以并行发出多个请求，整个吞吐是比较高的，延迟会相对低很多。如果使用异步 IO 的话，它对于外部存储的吞吐量上升以后，会使得外部存储有比较大的压力，有时也会成为我们整个数据处理上延迟的瓶颈。所以引入 Cache 机制是希望通过 Cache 来去减少我们对外部存储的访问量。

刚才提到的 Cuava Cache，它的使用是非常简单的，下图是一个定义 Cache 样例：

        可以看到它的使用接口非常简单，大家可以去尝试使用。对于热存储关联方案来说，它的优点就是维度数据因为不用全量加载在内存里，所以就不受限于内存大小，维度数据量可以更多。另一方面该方案的缺点也是比较明显的，我们需要依赖热存储资源，而且维度的更新反馈到结果是有一定延迟的。因为我们首先需要把数据导入到热存储，然后同时在 Cache 过期的时间上也会有损失。

总体来说这个方法适用的场景是维度数据量比较大，又能够接受维度更新有一定延迟的情况。

1.3 广播维表

第三个大的思路是广播维表，主要是利用 broadcast State 将维度数据流广播到下游 task 做 join。

实现方式：

• 将维度数据发送到 Kafka 作为广播原始流 S1
• 定义状态描述符 MapStateDescriptor。调用 S1.broadcast()，获得 broadCastStream S2
• 调用非广播流 S3.connect(S2), 得到 BroadcastConnectedStream S4
• 在 KeyedBroadcastProcessFunction/BroadcastProcessFunction 实现关联处理逻辑，并作为参数调用 S4.process()

这个方案，它的优点是维度的变更可以及时的更新到结果。然后缺点就是数据还是需要保存在内存中，因为它是存在 state 里的，所以支持维表数据量仍然不是很大。适用的场景就是我们需要时时的去感知维度的变更，且维度数据又可以转化为实时流。

下面是一个小的 demo：

我们这里面用到的广播流 pageStream，它其实是定义了一个页面 ID 和页面的名称。对于非广播流 probeStream，它是一个 json 格式的 string，里面包含了设备 ID、页面的 ID、还有时间戳，我们可以理解成用户在设备上做 PV 访问的行为记录。

整个实现来看，就是遵循上述 4 个步骤：

• 第 1 步骤是要定义广播的状态描述符。
• 第 2 步骤我们这里去生成 broadCastStream。
• 第 3 步骤的话我们就需要去把两个 stream 做 connect。
• 第 4 步最主要的一个环节就是需要实现 BroadcastProcessFunction。第 1 个参数是我们的 probeStream，第 2 个参数是广播流的数据，第 3 个参数就是我们的要输出的数据，可以看到主要的数据处理逻辑是在 processElement 里面。

在数据处理过程中，我们首先通过 context 来获取我们的 broadcastStateDesc，然后解析 probe 流的数据，最终获取到对应的一个 pageid。接着就在我们刚才拿到了 state 里面去查询是否有同样的 pageid，如果能够找到对应的 pageid 话，就把对应的 pagename 添加到我们整个 json stream 去做输出。

1.4 Temporal table function join

        interval Join 提供了剔除数据的策略，解决资源问题以及计算更加准确，这是有个前提：join 的两个流需要时间属性，需要明确时间的下界，来方便剔除数据；显然，这种场景不适合维度表的 join，因为维度表没有时间界限，对于这种场景，Flink 提供了 temproal table join 来覆盖此类场景。
        在 regular join和interval join中，join 两侧的表是平等的，任意的一个表的更新，都会去和另外的历史纪录进行匹配，temproal table 的更新对另一表在该时间节点以前的记录是不可见的。而在temproal table join 中，比较明显的使用场景之一就是点击流去 join 广告位的维度表，引入广告位的中文名称。

        首先说明一下什么是 Temporal table？它其实是一个概念：就是能够返回持续变化表的某一时刻数据内容的视图，持续变化表也就是 changingtable，可以是一个实时的 changelog 的数据，也可以是放在外部存储上的一个物化的维表。

        它的实现是通过 UDTF 去做 probe 流和 Temporal table 的 join，称之 Temporal table function join。这种 join 的方式，它适用的场景是维度数据为 changelog 流的形式，而且我们有需要按时间版本去关联的诉求。

        首先来看一个例子，这里使用的是官网关于汇率和货币交易的一个例子。对于我们的维度数据来说，也就是刚刚提到的 changelog stream，它是 RateHistory。它反映的是不同的货币相对于日元来说，不同时刻的汇率。

第 1 个字段是时间，第 2 个字段是 currency 货币。第 3 个字段是相对日元的汇率，然后在我们的 probe table 来看的话，它定义的是购买不同货币的订单的情况。比如说在 10:15 购买了两欧元，该表记录的是货币交易的一个情况。在这个例子里面，我们要求的是购买货币的总的日元交易额，如何通 Temporal table function join 来去实现我们这个目标呢？

• 第 1 步首先我们要在 changelog 流上面去定义 TemporalTableFunction，这里面有两个关键的参数是必要的。第 1 个参数就是能够帮我们去识别版本信息的一个 time attribute，第 2 个参数是需要去做关联的组件，这里的话我们选择的是 currency。
• 接着我们在 tableEnv 里面去注册 TemporalTableFunction 的名字。

然后我们来看一下我们注册的 TemporalTableFunction，它能够起到什么样的效果。

比如说如果我们使用 rates 函数，去获取 11:50 的状态。可以看到对于美元来说，它在 11：50 的状态其实落在 11:49~11:56 这个区间的，所以选取的是 99。然后对于欧元来说，11:50 的时刻是落在 11:15 和 12:10 之间的，所以我们会选取 119 这样的一条数据。它其实实现的是我们在一刚开始定义的 TemporalTable 的概念，能够获取到 changelog 某一时刻有效数据。定义好 TemporalTableFunction 以后，我们就要需要使用这个 Function，具体实现业务逻辑。

大家注意这里需要去指定我们具体需要用到的 join key。比如说因为两个流都是在一直持续更新的，对于我们的 order table 里面 11:00 的这一条记录来说，关联到的就是欧元在 10:45 这一条状态，然后它是 116，所以最后的结果就是 232。

 

 

 

 1.5 总结：维表 join 的对比

然后来整体回顾一下在维表 join 这块，各个维度 join 的一些差异，便于我们更好的去理解各个方法适用的场景。

• 在实现复杂度上面的：除了热存储关联稍微复杂一些，其它的实现方式基本上复杂度是比较低的。
• 在维表数据量上：热存储关联和 Temporal table function join 两种方式可以支持比较多的数据量。其它的方式因为都要把维表加载到内存，所以就受限内存的大小。
• 在维表更新频率上面：因为预加载 DB 数据到内存和 Distributed Cache 在重新更新维表数据的时候都需要重启，所以它们不适合维表需要经常变更的场景。而对于广播维表和 Temporal table function join 来说，可以实时的更新维表数据并反映到结果，所以它们可以支持维表频繁更新的场景。
• 对维表更新实时性来说：在广播维表和 Temporal table function join，它们可以达到比较快的实时更新的效果。热存储关联在大部分场景也是可以满足业务需求的。
• 在维表形式上面：可以看到第 1 种方式主要是支持访问 DB 存储少量数据的形式，Distributed Cache 支持文件的形式，热存储关联需要访问 HBase 和 Tair 等等这种热存储。广播维表和 Temporal table function join 都需要维度数据能转化成实时流的形式。
• 在外部存储上面：第 1 种方式和热存储关联都是需要依赖外部存储的

二、 双流 join

        首先我们来回顾一下，批处理是怎么去处理两个表 join 的？一般批处理引擎实现的时候，会采用两个思路。

        一个是基于排序的 Sort-Merge join。另外一个是转化为 Hash table 加载到内存里做 Hash join。这两个思路对于双流 join 的场景是否还同样适用？在双流 join 场景里面要处理的对象不再是这种批数据、有限的数据，而是是无穷数据集，对于无穷数据集来说，我们没有办法排序以后再做处理，同样也没有办法把无穷数据集全部转成 Cache 加载到内存去做处理。所以这两种方式基本是不能够适用的。同时在双流 join 场景里面，我们的 join 对象是两个流，数据也是不断在进入的，所以我们 join 的结果也是需要持续更新的。

        那么我们应该有什么样的方案去解决双流 join 的实现问题？Flink 的一个基本的思路是将两个流的数据持续性的存到 state 中，然后使用。因为需要不断的去更新 join 的结果，之前的数据理论上如果没有任何附加条件的话是不能丢弃的。但是从实现上来说 state 又不能永久的保存所有的数据，所以需要通过一些方式将 join 的这种全局范围局部化，就是说把一个无限的数据流，尽可能给它拆分切分成一段一段的有线数据集去做 join。

其实基本就是这样一个大的思路，接下来去看一下具体的实现方式。

 2.2.1 离线 join vs. 实时 join

接下来我们以 inner join 为例看一下，一个简单的实现的思路：

        左流是黑色标出来的这一条，右流是蓝色标出来的，这条两流需要做 inner join。首先左流和右流在元素进入以后，需要把相关的元素存储到对应的 state 上面。除了存储到 state 上面以外，左流的数据元素到来以后需要去和右边的 Right State 去做比较看能不能匹配到。同样右边的流元素到了以后，也需要和左边的 Left State 去做比较看是否能够 match，能够 match 的话就会作为 inner join 的结果输出。这个图是比较粗的展示出来一个 inner join 的大概细节。也是让大家大概的体会双流 join 的实现思路。

        在数据库中的静态表上做 OLAP 分析时，两表 join 是非常常见的操作。同理，在流式处理作业中，有时也需要在两条流上做 join 以获得更丰富的信息。Flink DataStream API 为用户提供了3个算子来实现双流 join，分别是：

• join()
• coGroup()
• intervalJoin()

本文举例说明它们的使用方法

1 准备数据

从 Kafka 分别接入点击流和订单流，并转化为 POJO。

DataStream<String> clickSourceStream = env
  .addSource(new FlinkKafkaConsumer011<>(
    "ods_analytics_access_log",
    new SimpleStringSchema(),
    kafkaProps
  ).setStartFromLatest());
DataStream<String> orderSourceStream = env
  .addSource(new FlinkKafkaConsumer011<>(
    "ods_ms_order_done",
    new SimpleStringSchema(),
    kafkaProps
  ).setStartFromLatest());

DataStream<AnalyticsAccessLogRecord> clickRecordStream = clickSourceStream
  .map(message -> JSON.parseObject(message, AnalyticsAccessLogRecord.class));
DataStream<OrderDoneLogRecord> orderRecordStream = orderSourceStream
  .map(message -> JSON.parseObject(message, OrderDoneLogRecord.class));

1、Regular join

        Regular Join 是最为基础的没有缓存剔除策略的 Join。Regular Join 中两个表的输入和更新都会对全局可见，影响之后所有的 Join 结果。举例，在一个如下的 Join 查询里，Orders 表的新纪录会和 Product 表所有历史纪录以及未来的纪录进行匹配。

我们首先来看一下第 1 类双流 join 的方式，Regular join。这种 join 方式需要去保留两个流的状态，持续性地保留并且不会去做清除。两边的数据对于对方的流都是所有可见的，所以数据就需要持续性的存在 state 里面，那么 state 又不能存的过大，因此这个场景的只适合有界数据流。它的语法可以看一下，比较像离线批处理的 SQL：

         因为历史数据不会被清理，所以 Regular Join 允许对输入表进行任意种类的更新操作（insert、update、delete）。然而因为资源问题 Regular Join 通常是不可持续的，一般只用做有界数据流的 Join。

对于 regular join 来说，更适合用于离线场景和小数据量场景。

2、基于窗口window join ： join()

        最后来说一下双流 join 的第 3 种 Window join：它的概念是将两个流中有相同 key 和处在相同 window 里的元素去做 join。它的执行的逻辑比较像 Inner join，必须同时满足 join key 相同，而且在同一个 window 里元素才能够在最终结果中输出。

        join() 算子提供的语义为"Window join"，即按照指定字段和（滚动/滑动/会话）窗口进行 inner join，支持处理时间和事件时间两种时间特征。以下示例以10秒滚动窗口，将两个流通过商品 ID 关联，取得订单流中的售价相关字段。

clickRecordStream
  .join(orderRecordStream)
  .where(record -> record.getMerchandiseId())
  .equalTo(record -> record.getMerchandiseId())
  .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
  .apply(new JoinFunction<AnalyticsAccessLogRecord, OrderDoneLogRecord, String>() {
    @Override
    public String join(AnalyticsAccessLogRecord accessRecord, OrderDoneLogRecord orderRecord) throws Exception {
      return StringUtils.join(Arrays.asList(
        accessRecord.getMerchandiseId(),
        orderRecord.getPrice(),
        orderRecord.getCouponMoney(),
        orderRecord.getRebateAmount()
      ), '\t');
    }
  })
  .print().setParallelism(1);

具体使用的方式是这样的：

        目前 Window join 只支持 Datastream 的 API，所以这里使用方式也是 Datastream 的一个形式。可以看到我们首先把两流去做 join，然后在 where 和 equalTo 里面去定义 join key 的条件，然后在 window 中需要去指定 window 划分的方式 WindowAssigner，最后要去定义 JoinFunction 或者是 FlatJoinFunction，来实现我们匹配元素的具体处理逻辑。

因为 window 其实划分为三类，所以我们的 Window join 这里也会分为三类：

• 第 1 类 Tumbling Window join：它是按照时间区间去做划分的 window。

可以看到这个图里面是两个流（绿色的流年和黄色的流）。在这个例子里我们定义的是一个两毫秒的窗口，每一个圈是我们每个流上一个单个元素，上面的时间戳代表元素对应的时间，所以我们可以看到它是按照两毫秒的间隔去做划分的，window 和 window 之间是不会重叠的。对于第 1 个窗口我们可以看到绿色的流有两个元素符合，然后黄色流也有两个元素符合，它们会以 pair 的方式组合，最后输入到 JoinFunction 或者是 FlatJoinFunction 里面去做具体的处理。

• 第 2 类 window 是 Sliding Window Join：这里用的是 Sliding Window。

sliding window 是首先定义一个窗口大小，然后再定义一个滑动时间窗的大小。如果滑动时间窗的大小小于定义的窗口大小，窗口和窗口之间会存在重叠的情况。就像这个图里显示出来的，红色的窗口和黄色窗口是有重叠的，其中绿色流的 0 元素同时处于红色的窗口和黄色窗口，说明一个元素是可以同时处于两个窗口的。然后在具体的 Sliding Window Join 的时候，可以看到对于红色的窗口来说有两个元素，绿色 0 和黄色的 0，它们两个元素是符合 window join 条件的，于是它们会组成一个 0,0 的 pair。然后对于黄色的窗口符合条件的是绿色的 0 与黄色 0 和 1 两位数，它们会去组合成 0,1、0,0 和 1,0 两个 pair，最后会进入到我们定义的 JoinFunction 里面去做处理。

• 第 3 类是 SessionWindow join：这里面用到的 window 是 session window。

session window 是定义一个时间间隔，如果一个流在这个时间间隔内没有元素到达的话，那么它就会重新开一个新的窗口。在上图里面我们可以看到窗口和窗口之间是不会重叠的。我们这里定义的 Gap 是 1，对于第 1 个窗口来说，可以看到有绿色的 0 元素和黄色的 1、2 元素都是在同一个窗口内，所以它会组成在 1 ,0 和 2,0 这样的一个 pair。剩余的也是类似，符合条件的 pair 都会进入到最后 JoinFunction 里面去做处理。

2、 基于窗口window join ：coGroup() : left/right/outer join

        只有 inner join 肯定还不够，如何实现 left/right outer join 呢？答案就是利用 coGroup() 算子。它的调用方式类似于 join() 算子，也需要开窗，但是 CoGroupFunction 比 JoinFunction 更加灵活，可以按照用户指定的逻辑匹配左流和/或右流的数据并输出。
以下的例子就实现了点击流 left join 订单流的功能，是很朴素的 nested loop join 思想（二重循环）。

clickRecordStream
  .coGroup(orderRecordStream)
  .where(record -> record.getMerchandiseId())
  .equalTo(record -> record.getMerchandiseId())
  .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
  .apply(new CoGroupFunction<AnalyticsAccessLogRecord, OrderDoneLogRecord, Tuple2<String, Long>>() {
    @Override
    public void coGroup(Iterable<AnalyticsAccessLogRecord> accessRecords, Iterable<OrderDoneLogRecord> orderRecords, Collector<Tuple2<String, Long>> collector) throws Exception {
      for (AnalyticsAccessLogRecord accessRecord : accessRecords) {
        boolean isMatched = false;
        for (OrderDoneLogRecord orderRecord : orderRecords) {
          // 右流中有对应的记录
          collector.collect(new Tuple2<>(accessRecord.getMerchandiseName(), orderRecord.getPrice()));
          isMatched = true;
        }
        if (!isMatched) {
          // 右流中没有对应的记录
          collector.collect(new Tuple2<>(accessRecord.getMerchandiseName(), null));
        }
      }
    }
  })
  .print().setParallelism(1);

3、intervalJoin

        join() 和 coGroup() 都是基于窗口做关联的。但是在某些情况下，两条流的数据步调未必一致。例如，订单流的数据有可能在点击流的购买动作发生之后很久才被写入，如果用窗口来圈定，很容易 join 不上。避免了应匹配的数据处于不同窗口的问题。所以 Flink 又提供了"Interval join"的语义，按照指定字段以及右流相对左流偏移的时间区间进行关联，即：

right.timestamp ∈ [left.timestamp + lowerBound; left.timestamp + upperBound]

        interval join 也是 inner join，虽然不需要开窗，但是需要用户指定偏移区间的上下界，并且只支持事件时间。示例代码如下。注意在运行之前，需要分别在两个流上应用 assignTimestampsAndWatermarks() 方法获取事件时间戳和水印。

clickRecordStream
  .keyBy(record -> record.getMerchandiseId())
  .intervalJoin(orderRecordStream.keyBy(record -> record.getMerchandiseId()))
  .between(Time.seconds(-30), Time.seconds(30))
  .process(new ProcessJoinFunction<AnalyticsAccessLogRecord, OrderDoneLogRecord, String>() {
    @Override
    public void processElement(AnalyticsAccessLogRecord accessRecord, OrderDoneLogRecord orderRecord, Context context, Collector<String> collector) throws Exception {
      collector.collect(StringUtils.join(Arrays.asList(
        accessRecord.getMerchandiseId(),
        orderRecord.getPrice(),
        orderRecord.getCouponMoney(),
        orderRecord.getRebateAmount()
      ), '\t'));
    }
  })
  .print().setParallelism(1);

        由上可见，interval join 与 window join 不同，是两个 KeyedStream 之上的操作，并且需要调用 between() 方法指定偏移区间的上下界。如果想令上下界是开区间，可以调用 upperBoundExclusive()/lowerBoundExclusive() 方法。

intervalJoin 目前只有一个问题，就是还不支持 left join。

interval join 的实现原理

        在双流 join 里面 Flink 支持的第 2 类 join 就是 Interval join 也叫区间 join。它是什么意思呢？就是加入了一个时间窗口的限定，要求在两个流做 join 的时候，其中一个流必须落在另一个流的时间戳的一定时间范围内，并且它们的 join key 相同才能够完成 join。加入了时间窗口的限定，就使得我们可以对超出时间范围的数据做一个清理，这样的话就不需要去保留全量的 State。

        Interval join 是同时支持 processing time 和 even time 去定义时间的。如果使用的是 processing time，Flink 内部会使用系统时间去划分窗口，并且去做相关的 state 清理。如果使用 even time 就会利用 Watermark 的机制去划分窗口，并且做 State 清理。

下面我们来看一些示例：

上图这个示例用的数据是两张表：一个是订单表，另外一个是配送表。这里定义的时间限定是配送的时间必须在下单后的 4 个小时内。

Flink 的作者之前有一个内容非常直观的分享，这里就直接复用了他这部分的一个示例：

我们可以看到对于 Interval join 来说：它定义一个时间的下限，就可以使得我们对于在时间下限之外的数据做清理。比如在刚才的 SQL 里面，其实我们就限定了 join 条件是 ordertime 必须要大于 shiptime 减去 4 个小时。对于 Shipments 流来说，如果接收到 12:00 点的 Watermark，就意味着对于 Orders 流的数据小于 8:00 点之前的数据时间戳就可以去做丢弃，不再保留在 state 里面了。

        同时对于 shiptime 来说，其实它也设定了一个时间的下限，就是它必须要大于 ordertime。对于 Orders 流来说如果接收到了一个 10:15 点的 Watermark， 那么 Shipments 的 state 10:15 之前的数据就可以抛弃掉。所以 Interval join 使得我们可以对于一部分历史的 state 去做清理。

总结

        整体我们可以回顾一下，这一节主要是介绍了维表 join 和双流 join 两大类场景的 Flink ETL 实现方法。在维表 join 上主要介绍了预加载维表、热存储关联、广播维表、Temporal table function join 这 4 种方式。然后在双流 join 上我们介绍了 Regular join、Interval join 和 Window join。