当在使用flinksql的left join出现撤回流该如何解决？
目录
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
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：
-
对于 A 流中的 (1, "A1")：
- 关联到 B 流中的 (1, "B1")，输出 (1, "A1", "B1")。
-
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：
-
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。
-
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。
-
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：
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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。
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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。
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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：
- 对于 A 表中的 (1, "A1") 和 B 表中的 (1, "B1")，输出 (1, "A1", "B1")。
- 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。
