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撤回流怎么出现的？

如何解决撤回流？

还有哪些join会产生撤回流？

例子 

INNER JOIN

RIGHT JOIN

FULL OUTER JOIN

总结

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在Flink SQL中，LEFT JOIN 操作会产生一个撤回流（retraction stream），这是因为流数据处理的特点使然。

撤回流怎么出现的？

当使用 LEFT JOIN 时，如果在右侧流中的某个键的关联值发生变化，Flink 会生成一个撤回消息来撤销之前的关联值，并发送一个新的消息来更新最新的关联值。这是为了确保最终结果是正确的。

举个简单的例子来说明这一点：

假设有两个流 A 和 B：

流 A (key, value):

(1, "A1")
(2, "A2")

流 B (key, value):

(1, "B1")
(2, "B2")
(2, "B3")

执行 LEFT JOIN 后的输出流可能如下：

1. 对于 A 流中的 (1, "A1")：

   • 关联到 B 流中的 (1, "B1")，输出 (1, "A1", "B1")。

2. 对于 A 流中的 (2, "A2")：

   • 首先关联到 B 流中的 (2, "B2")，输出 (2, "A2", "B2")。
   • 当 B 流中 (2, "B3") 出现时，Flink 会撤回之前的 (2, "A2", "B2")，并输出新的 (2, "A2", "B3")。

因此，撤回流在这样的场景中非常重要，它确保了下游算子或接收者能够获得正确和最新的数据状态。

撤回流的引入使得处理流式数据时可以确保数据一致性和正确性，但同时也需要在设计和实现时考虑到撤回流对性能和资源的影响

注意：出现撤回流，当把数据写入kafka的时候为什么只能使用upsertkafka，不能普通的kafkasink

如何解决撤回流？

在Flink SQL中，使用 LEFT JOIN 操作产生撤回流（retraction stream）时，确实需要使用 upsert-kafka connector 将数据写入 Kafka。这是因为 upsert-kafka connector 能够正确处理更新和删除操作，保证数据的一致性和准确性。

这是因为：

1. 撤回流的处理：

   • 撤回流会产生删除和更新操作，而普通的 Kafka sink（如 kafka connector）只支持追加（append）操作，无法处理更新和删除。
   • upsert-kafka connector 支持 UPSERT 语义，可以根据主键（key）来更新或删除记录。

2. 数据一致性：

   • 使用普通的 kafka connector，当数据需要更新或删除时，无法保证 Kafka 中的数据与 Flink 处理后的数据一致。
   • upsert-kafka connector 会自动根据主键（key）来确定是否需要插入新记录、更新现有记录或删除记录，从而保证数据的一致性。

3. 主键的支持：

   • upsert-kafka 依赖主键来识别记录，确保可以正确地进行更新或删除操作。
   • 在写入 Kafka 时，upsert-kafka 会根据指定的主键来进行相应的操作，从而实现数据的幂等性和一致性。

简而言之，upsert-kafka connector 能够处理复杂的流处理语义，确保撤回流中涉及的更新和删除操作被正确执行，保证数据的一致性和准确性。这是普通的 Kafka sink 无法实现的，因此在处理包含撤回流的操作时，使用 upsert-kafka connector 是必要的。

还有哪些join会产生撤回流？

在 Flink SQL 中，除了 LEFT JOIN，其他一些 JOIN 操作也会产生撤回流。具体来说，以下 JOIN 操作可能会导致撤回流的产生：

1. INNER JOIN：

   • INNER JOIN 会在两个表中找到匹配的记录并进行关联。当其中一张表的数据发生变化（插入、更新或删除）时，Flink 需要撤回之前的结果，并输出新的结果。

2. RIGHT JOIN：

   • 类似于 LEFT JOIN，RIGHT JOIN 会保留右表中的所有记录，并将左表中匹配的记录关联上。当右表中的数据发生变化时，撤回流会被触发以保证结果的一致性。

3. FULL OUTER JOIN：

   • FULL OUTER JOIN 会保留左右两表中的所有记录，并将匹配的记录进行关联。当任一表中的数据发生变化时，撤回流会被触发以更新最终的关联结果

例子 

举例说明这些 JOIN 操作产生撤回流的情况：

INNER JOIN

假设有两个表 A 和 B：

表 A: (key, value)

(1, "A1")
(2, "A2")

表 B: (key, value)

(1, "B1")
(2, "B2")

执行 INNER JOIN 后：

1. 对于 A 表中的 (1, "A1") 和 B 表中的 (1, "B1")，输出 (1, "A1", "B1")。
2. 对于 A 表中的 (2, "A2") 和 B 表中的 (2, "B2")，输出 (2, "A2", "B2")。

如果 B 表中键为 2 的记录更新为 (2, "B3")，Flink 需要撤回 (2, "A2", "B2")，并输出新的 (2, "A2", "B3")。

RIGHT JOIN

类似于 LEFT JOIN，但保留右表中的所有记录。

FULL OUTER JOIN

保留左右两表中的所有记录。当任意一张表的数据发生变化时，都会触发撤回流

总结

在 Flink SQL 中，INNER JOIN、RIGHT JOIN 和 FULL OUTER JOIN 操作会因为数据变化而产生撤回流。这是为了确保流处理的结果一致性和准确性。在设计流处理应用时，需要考虑这些撤回流的影响，选择合适的 sink connector，例如 upsert-kafka，以正确处理这些操作。