flink CROSS JOIN LATERAL

<think>我们正在讨论Flink中的CROSSJOINLATERAL的使用。用户要求一个使用示例。根据Flink官方文档，CROSSJOINLATERAL（也称为表函数连接）用于将表与表函数的结果进行连接。表函数是一种用户自定义函数，它可以返回多行结果（而标量函数只返回单个值）。步骤：1.首先需要定义一个表函数（TableFunction），它可以是继承自`TableFunction`类的自定义函数。2.在SQL查询中，使用`CROSSJOINLATERAL`（或`LEFTJOINLATERAL`）来连接主表和表函数的结果。示例场景：假设我们有一个订单表(orders)，每个订单有一个包含多个产品的ID列表（用逗号分隔的字符串）。我们还有一个表函数(split)用于将字符串拆分成多行（即每个产品一行）。然后我们想将每个订单拆分成多行，每行对应订单中的一个产品。步骤分解：a.定义表函数：这里我们使用内置的或自定义的表函数。Flink内置了一些函数，但拆分字符串并返回多行的函数可能需要自定义。b.在SQL中使用LATERALJOIN。注意：在FlinkSQL中，表函数连接有两种写法：-使用`CROSSJOINLATERAL`：如果表函数返回空，则不会生成该行的任何结果。-使用`LEFTJOINLATERAL`：即使表函数返回空，也会保留主表的行，并用空值填充表函数的结果列。下面给出一个完整的示例，包括自定义表函数和在SQL中使用。自定义表函数（Scala示例）：```scalaimportorg.apache.flink.table.annotation.DataTypeHintimportorg.apache.flink.table.annotation.FunctionHintimportorg.apache.flink.table.functions.TableFunctionimportorg.apache.flink.types.Row//自定义表函数，用于拆分字符串@FunctionHint(output=newDataTypeHint("ROW<productSTRING>"))classSplitFunctionextendsTableFunction[Row]{defeval(str:String,delimiter:String=","):Unit={if(str!=null){str.split(delimiter).foreach{s=>collect(Row.of(s))}}}}```在FlinkTableAPI中注册并使用：```scalaimportorg.apache.flink.table.api._importorg.apache.flink.table.api.bridge.scala._//创建表环境valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvaltableEnv=StreamTableEnvironment.create(env)//注册表函数tableEnv.createTemporarySystemFunction("split",newSplitFunction)//假设有一个订单表，包含字段：order_id,products//创建订单表（这里使用虚拟数据）tableEnv.executeSql("""|CREATETABLEorders(|order_idSTRING,|productsSTRING|)WITH(|'connector'='datagen',|'number-of-rows'='3'|)""".stripMargin)//使用CROSSJOINLATERAL拆分每个订单的产品列表valresult=tableEnv.sqlQuery("""|SELECTorder_id,product|FROMorders,|LATERALTABLE(split(products))AST(product)""".stripMargin)//打印结果result.execute().print()```注意：在SQL中，我们使用了`LATERALTABLE(split(products))`，这相当于`CROSSJOINLATERAL`。也可以显式地写成：`FROMordersCROSSJOINLATERALTABLE(split(products))AST(product)`另外，如果使用LEFTJOINLATERAL，则即使拆分结果为空，订单也会被保留：```sqlSELECTorder_id,productFROMordersLEFTJOINLATERALTABLE(split(products))AST(product)ONTRUE```注意：在LEFTJOINLATERAL中，必须加上`ONTRUE`，因为这是一个横向连接，连接条件始终为真（连接条件由表函数的输出行决定，但这里我们只是将表函数应用到每一行）。以上示例展示了如何将每个订单的产品字符串拆分成多行，每行一个产品。相关问题：1.表函数连接与普通连接有什么区别？2.在FlinkSQL中，除了表函数，还有其他类型的函数吗？3.如何处理表函数返回空值的情况？4.在流处理模式下，表函数连接会产生什么样的输出？（例如，当订单表是流时）</think>### Apache Flink CROSS JOIN LATERAL 使用示例 在 Apache Flink 中，`CROSS JOIN LATERAL` 用于将表与表函数（Table Function）的结果进行连接。这种连接方式允许为输入表的每一行调用表函数，并将函数输出的多行结果与原始行连接。以下是详细的使用示例： #### 1. **场景说明** 假设有两个数据源： - **订单表** `Orders(order_id, product_list)`：包含订单ID和产品ID列表（如 `"A,B,C"`） - **产品表** `Products(product_id, price)`：包含产品ID和价格 需要将订单中的产品列表拆分成单个产品，并与产品表关联获取价格。 #### 2. **完整代码示例（Flink SQL）** ```sql -- 注册表函数：拆分字符串为多行 CREATE TEMPORARY FUNCTION SplitProducts AS 'com.example.udf.SplitFunction'; -- 创建订单表 CREATE TABLE Orders ( order_id STRING, product_list STRING ) WITH (...); -- 指定数据源连接器 -- 创建产品表 CREATE TABLE Products ( product_id STRING, price DECIMAL(10, 2) ) WITH (...); -- 指定数据源连接器 -- 使用 CROSS JOIN LATERAL 连接 SELECT o.order_id, p.product_id, pr.price FROM Orders AS o CROSS JOIN LATERAL TABLE(SplitProducts(o.product_list)) AS p(product_id) -- 拆分产品列表 JOIN Products AS pr ON p.product_id = pr.product_id; -- 关联产品价格 ``` #### 3. **表函数实现（Java）** ```java import org.apache.flink.table.functions.TableFunction; import org.apache.flink.types.Row; public class SplitFunction extends TableFunction<Row> { public void eval(String productList) { if (productList != null) { for (String product : productList.split(",")) { collect(Row.of(product.trim())); // 输出拆分后的每个产品 } } } } ``` #### 4. **关键点说明** 1. **表函数作用**： - `SplitProducts(o.product_list)` 将 `"A,B,C"` 拆分为三行：`[A]`、`[B]`、`[C]` - 通过 `CROSS JOIN LATERAL` 将每个订单与拆分结果连接 2. **连接逻辑**： ```plaintext 原始订单： [order_1, "A,B"] ↓ LATERAL 展开 → [order_1, A] → [order_1, B] ↓ 关联产品表 → [order_1, A, 10.0] (假设A的价格是10) → [order_1, B, 15.0] ``` 3. **与普通 JOIN 的区别**： - `CROSS JOIN LATERAL` 依赖左侧表的每一行生成结果 - 表函数可为单行输入生成多行输出（类似 `flatMap`） - 普通 JOIN 无法实现行级扩展功能 #### 5. **流处理注意事项** - 需启用状态保留：`table.exec.state.ttl=3600000`（防止状态无限增长） - 水位线传播：确保输入表的水位线正确传播到结果表 - 处理乱序事件：建议在源表定义 `WATERMARK` #### 典型应用场景 1. 解析嵌套 JSON/数组数据 2. 机器学习特征展开（如将向量拆分为多列） 3. 日志字段拆分（如将 CSV 日志拆分为结构化字段） [^1]