Apache Flink 漫谈系列(10) - JOIN LATERAL

我们构造一个只包含一个data字段的用户表，用户表数据如下：

• 查询需求

查询的需求是将data字段flatten成为name和age两个字段的表，期望得到：

• 查询示例

我们以ITCase方式完成如上查询需求，完整代码如下：

@Test 
def testLateralTVF(): Unit = { 
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 
val tEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) 
env.setStateBackend(getStateBackend) 
StreamITCase.clear 
 
val userData = new mutable.MutableList[(String)] 
userData.+=(("Sunny#8")) 
userData.+=(("Kevin#36")) 
userData.+=(("Panpan#36")) 
 
val SQLQuery = "SELECT data, name, age FROM userTab, LATERAL TABLE(splitTVF(data)) AS T(name, age)" 
 
val users = env.fromCollection(userData).toTable(tEnv, 'data) 
 
val tvf = new SplitTVF() 
tEnv.registerTable("userTab", users) 
tEnv.registerFunction("splitTVF", tvf) 
 
val result = tEnv.SQLQuery(SQLQuery).toAppendStream[Row] 
result.addSink(new StreamITCase.StringSink[Row]) 
env.execute() 
StreamITCase.testResults.foreach(println(_)) 
} 

运行结果：

上面的核心语句是：

val SQLQuery = "SELECT data, name, age FROM userTab, LATERAL TABLE(splitTVF(data)) AS T(name, age)" 

如果大家想运行上面的示例，请查阅《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中 源码方式 搭建测试环境。

六、小结

本篇重点向大家介绍了一种新的JOIN类型 - JOIN LATERAL。并向大家介绍了SQL Server中对LATERAL的支持方式，详细分析了JOIN LATERAL和INNER JOIN的区别与联系，最后切入到Apache Flink中，以UDTF示例说明了Apache Flink中对JOIN LATERAL的支持，后续篇章会介绍Apache Flink中另一种使用LATERAL的场景，就是Temporal JION，Temporal JION也是一种新的JOIN类型，我们下一篇再见!

关于点赞和评论

本系列文章难免有很多缺陷和不足，真诚希望读者对有收获的篇章给予点赞鼓励，对有不足的篇章给予反馈和建议，先行感谢大家!

作者：孙金城，花名 金竹，目前就职于阿里巴巴，自2015年以来一直投入于基于Apache Flink的阿里巴巴计算平台Blink的设计研发工作。

【本文为51CTO专栏作者“金竹”原创稿件，转载请联系原作者】

【编辑推荐】

1. Apache Flink 漫谈系列 - Fault Tolerance
2. Apache Flink 漫谈系列 - 流表对偶(duality)性
3. Apache Flink 漫谈系列 - 持续查询(Continuous Queries)
4. Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览
5. Apache Flink 漫谈系列 - JOIN 算子

（编辑：晋中站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!