問題タブ [apache-flink]

flink scala table api を使用して 2 つのテーブルを結合しようとしています。2 つの (a,b) 列を持つ 1 つのテーブルと 1 つの (c) 列を持つ別のテーブルがあり、2 つのテーブルを 3 つの (a、b、c) 列を持つ大きなテーブルに結合したいと考えています。私は単にそれらに参加したいのですが、それらに参加するために条件（Where句）を使用したくありません。しかし、Flink は Where 句を使用するとエラーをスローします。それは、where 句で条件なしでテーブルを結合する方法ですか? where 句を使用したい場合、どのような条件を指定すればよいですか?

以下は、2つのテーブルを結合するための私のコマンドです

正しい方向への助けは大歓迎です。ありがとうございました。

Flink の KafkaSource で簡単なテスト プログラムを実行しようとしています。私は以下を使用しています：

• フリンク 0.9
• スカラ 2.10.4
• カフカ 0.8.2.1

hereおよびhere で説明されているように、ドキュメントに従ってKafkaSourceをテストしました（依存関係を追加し、プラグインにKafkaコネクタflink-connector-kafkaをバンドルします）。

以下は私の簡単なテストプログラムです：

ただし、コンパイルでは常に KafkaSource が見つからないというエラーが表示されます。

ここで何が恋しいですか？

Scala で Flink Kafka (主に Kafka からメッセージを受信) の実際の例を共有できますか? Spark にKafkaWordCountの例があることは知っています。Flink で Kafka メッセージを出力するだけです。それは本当に役に立ちます。

joinHint と joinWithTiny、joinWithHuge の使用の違いは何ですか?

joinHint に関しては、BROADCAST_HASH_FIRST を使用できます: 最初の結合入力が 2 番目の結合入力よりもはるかに小さいというヒント。REPARTITION_HASH_FIRST: 最初の結合入力が 2 番目の結合入力よりも少し小さいことを示します。

一方、 joinWithHuge と joinWithTiny も使用できます

彼らは同じですか？joinWithTiny は BROADCAST_HASH_FIRST を使用していますか?

それらを活用する利点は、Flink ジョブが結合データのサイズをチェックする時間を節約できることですか?

自分で修正した wordcount サンプルを実行すると、Flink 0.9.0 リリースで問題が発生しました。count ウィンドウが公式ドキュメントとは異なるローカルウィンドウの振る舞いをしていることがわかりました。また、 https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-1657で修正されたバグも見つけました。正解はどれ？どんな助けでも大歓迎です！どうもありがとうございます