基于MySQL FlinkCDC Java DataStream API 实现 LeftJoin

本文在 MySQL FlinkCDC Java DataStream API 环境下，介绍如何实现 LeftJoin 的方法及代码实现。

一、什么是 LeftJoin

LeftJoin 是一种关系型数据库查询语言，它将两个表格同时进行查询，并返回以第一个表格为基础，且在第二个表格中有对应值的行，如果没有对应值，则返回 null 值。

二、如何实现 LeftJoin

在 MySQL FlinkCDC Java DataStream API 环境下，实现 LeftJoin 需要进行以下步骤：

1. 连接 MySQL 数据源

DataStreamSource mysqlSource = env.addSource(new MySQLSourceFunction());

这里我们使用了自定义的 MySQLSourceFunction，其实现方式可以参照 Flink 官网提供的 JdbcConnectStream 的方式。

2. 将数据流转化为 Table

Table mysqlTable = tableEnv.fromDataStream(mysqlSource);

使用 Flink 的 Table API，将数据流转化为 Table，这是接下来处理数据的基础。

3. 注册表格

tableEnv.registerTable("mysqlTable", mysqlTable);

4. 实现真正的 LeftJoin

Table resultTable = leftTable.leftOuterJoin(rightTable) .where(特定的 Join 条件) .select(选择需要输出的字段)

同样使用 Flink 的 Table API 实现 LeftJoin，leftTable 和 rightTable 分别为需要进行关联的表格。通过指定 Join 的条件，使用 .where() 方法，参照 SQL 中的语法进行字段映射，以实现关联操作。最后使用 .select() 方法，指定需要输出的字段。

5. 将 Table 转化为 DataStream

DataStream> resultStream = tableEnv.toRetractStream(resultTable, Row.class);

将处理过的 Table 转化为 DataStream。这里使用了 Flink 的 toRetractStream 方法，返回一个 Tuple2 对象，其中的 Boolean 表示该记录是插入还是删除操作，Row 则表示该记录的数据。

6. 打印输出结果

resultStream.print();

最后将处理过的结果打印输出。

三、完整示例代码

下面是一份完整的代码示例：

public class FlinkCDCLeftJoinDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.enableCheckpointing(1000L); EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build(); TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings); /** * 1. 连接 MySQL 数据源 */ DataStreamSource mysqlSource = env.addSource(new MySQLSourceFunction()); /** * 2. 将数据流转化为 Table */ Table mysqlTable = tableEnv.fromDataStream(mysqlSource); /** * 3. 注册表格 */ tableEnv.registerTable("mysqlTable", mysqlTable); /** * 4. 实现 LeftJoin */ Table leftTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM mysqlTable WHERE category='A'"); Table rightTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM mysqlTable WHERE category='B'"); Table resultTable = leftTable.leftOuterJoin(rightTable) .where("table1.id = table2.id") .select("table1.id, table1.name, table1.price, table2.id as id2, table2.name as name2"); /** * 5. 将 Table 转化为 DataStream */ DataStream> resultStream = tableEnv.toRetractStream(resultTable, Row.class); /** * 6. 打印输出结果 */ resultStream.print(); env.execute("FlinkCDCLeftJoinDemo"); } }