Flink入门第十八课：DataStream的数据结构以及Flink的连接操作

1、DataStream
    代表一个运行在多个分区上的并行流，转换操作都是逐条的。
    可以从 StreamExecutionEnvironment 或者env.addSource(SourceFunction) 获得。
    常用操作：map()，flatMap()，filter()、rebalance()、 broadcaseted()

2、KeyedStream
    用来表示根据指定的key进行分组的数据流，执行任何转换操作都将返回DataStream。
    可以通过调用DataStream.keyBy()来获得。
    常用操作：reduce()、fold()、sum()、max()

3、WindowedStream
    代表了根据key分组，并且基于WindowAssigner切分窗口的数据流。
    执行任何转换操作都将返回DataStream。
    可以通过KeyedStream.window()来获得。
    常用操作：reduce()、fold()、sum()、max()

4、AllWindowedStream
    代表了在DataStream上，并且基于WindowAssigner切分窗口的数据流。
    执行任何转换操作都将返回DataStream。
    可以通过DataStream.windowAll()来获得。会导致所有分区数据汇集到一个task上。
    常用操作：reduce()、fold()、sum()、max()

5、ConnectedStreams
    代表了根据两个流合并的组合流，组合流回包含两个流中的数据。
    ConnectedStreams可以对两个不同流应用不同的处理方法，两个流之间还可以共享状态。
    可以通过DataStream.connect(ds1) 来获得。
    union连接的是多个不同类型的流，返回DataStream。connect连接的是两个相同类型的流，返回ConnectedStreams。

6、CoGroupedStreams
    代表了对双流的同一个Key上的两组全部数据在同一窗口内进行join操作。如果涉及到和上一条数据交互的操作，只能用coGroup。
    可以通过DataStream.coGroup()来获得。
    常用操作：
    ds1.join(ds2).where(ds1.id).equalTo(ds2.id)
    .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1)))
    .trigger(trigger)     ---触发执行，可以不写
    .evictor(evictor)     ---可以不写
    .apply(new CoGroupFunction(ds1,ds2,key的类型){ 重写coGroup函数})  
    Flink得DataStream只提供了inner join形式，如果要实现left/right join，可以在apply方法中重写coGroup函数。

7、JoinedStreams
    代表了对双流的同一个Key上的每对(笛卡儿积的每一行)数据在同一窗口内进行join操作。
    是CoGroupedStreams的特例。JoinedStreams和CoGroupedStreams重写的coGroup函数是不一样的。
    可以通过DataStream.join()来获得。
    常用操作：
    ds1.join(ds2).where(ds1.id).equalTo(ds2.id)
    .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1)))
    .trigger(trigger)     ---触发执行，可以不写
    .evictor(evictor)    ---可以不写
    .apply(new FlatJoinCoGroupFunction(ds1,ds2,key的类型){ 重写coGroup函数}) 

以上是flink常见的几种数据结构，最后两类joinedStreams和CoGroupedStreams是通过DataStream的join操作得到的,而这种join只能对同一窗口内的数据进行join，如果数据延迟了呢？这就需要使用基于
KeyedStream的intervalJoin操作。

8、intervalJoin
    如果要join的数据跨窗口，那么就必须使用intervalJoin来连接两个带事件时间watermark的KeyedStream。
    常用操作：
    DataStream result = ds1
    .keyBy(id)
    .intervalJoin(ds2.keyBy(id))
    .between(Time.seconds(-2), Time.seconds(1))  --相同key数据，ds1当前时间的数据和ds2[-2,1]时间内数据进行连接操作
    .process(new ProcessJoinFunction(ds1,ds2,key的类型){重写processElement函数})



参考文章：
Flink 原理与实现：数据流上的类型和操作
http://wuchong.me/blog/2016/05/20/flink-internals-streams-and-operations-on-streams/

Flink DATASTREAM中COGROUP实现原理与三种 JOIN 实现
https://www.freesion.com/article/2617540446/

Flink - CoGroup
https://www.cnblogs.com/fxjwind/p/7216981.html

Flink DataStream 如何实现双流Join
https://copyfuture.com/blogs-details/20210506121130019c