批處理經常要解決的問題是將兩個資料來源做關聯Join操作。比如，很多手機APP都有一個使用者資料源User，同時APP會記錄使用者的行為，我們稱之為Behavior，兩個表按照userId來進行Join。在流處理場景下，Flink也支援了Join，只不過Flink是在一個時間視窗上來進行兩個表的Join。
Join示例圖
目前，Flink支援了兩種Join：Window Join（視窗連線）和Interval Join（時間間隔連線。
Window Join從名字中能猜到，Window Join主要在Flink的視窗上進行操作，它將兩個流中落在相同視窗的元素按照某個Key進行Join。一個Window Join的大致骨架結構為：
input1.join(input2) .where(<KeySelector>) <- input1使用哪個欄位作為Key .equalTo(<KeySelector>) <- input2使用哪個欄位作為Key .window(<WindowAssigner>) <- 指定WindowAssigner [.trigger(<Trigger>)] <- 指定Trigger（可選） [.evictor(<Evictor>)] <- 指定Evictor（可選） .apply(<JoinFunction>) <- 指定JoinFunction下圖展示了Join的大致過程。兩個輸入資料流先分別按Key進行分組，然後將元素劃分到視窗中。視窗的劃分需要使用WindowAssigner來定義，這裡可以使用Flink提供的滾動視窗、滑動視窗或會話視窗等預設的WindowAssigner。隨後兩個資料流中的元素會被分配到各個視窗上，也就是說一個視窗會包含來自兩個資料流的元素。相同視窗內的資料會以INNER JOIN的語義來相互關聯，形成一個數據對。當視窗的時間結束，Flink會呼叫JoinFunction來對視窗內的資料對進行處理。當然，我們也可以使用Trigger或Evictor做一些自定義優化，他們的使用方法和普通視窗的使用方法一樣。
接下來我們重點分析一下兩個資料流是如何INNER JOIN的：
視窗內資料INNER JOIN示意圖
一般滴，INNER JOIN只對兩個資料來源都出現的元素做Join，形成一個數據對，即資料來源input1中的某個元素與資料來源input2中的所有元素逐個配對。當資料來源某個視窗內沒資料時，比如圖中的第三個視窗，Join的結果也是空的。
class MyJoinFunction extends JoinFunction[(String, Int), (String, Int), String] { override def join(input1: (String, Int), input2: (String, Int)): String = { "input 1 :" + input1._2 + ", input 2 :" + input2._2 }}val input1: DataStream[(String, Int)] = ...val input2: DataStream[(String, Int)] = ...val joinResult = input1.join(input2) .where(i1 => i1._1) .equalTo(i2 => i2._1) .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(60))) .apply(new MyJoinFunction)上面的程式碼自定義了JoinFunction，並將Join結果打印出來。無論程式碼中演示的滾動視窗，還是滑動視窗或會話視窗，其原理都是一樣的。除了JoinFunction，Flink還提供了FlatJoinFunction，其功能是輸出零到多個結果。
如果INNER JOIN不能滿足我們的需求，CoGroupFunction提供了更多可自定義的功能。需要注意的是，在呼叫時，要寫成input1.coGroup(input2).where(<KeySelector>).equalTo(<KeySelecotr>)。
class MyCoGroupFunction extends CoGroupFunction[(String, Int), (String, Int), String] { // 這裡的型別是Java的Iterable，需要引用 collection.JavaConverters._ 並轉成Scala override def coGroup(input1: lang.Iterable[(String, Int)], input2: lang.Iterable[(String, Int)], out: Collector[String]): Unit = { input1.asScala.foreach(element => out.collect("input1 :" + element.toString())) input2.asScala.foreach(element => out.collect("input2 :" + element.toString())) }}val input1: DataStream[(String, Int)] = ...val input2: DataStream[(String, Int)] = ...val coGroupResult = input1.coGroup(input2) .where(i1 => i1._1) .equalTo(i2 => i2._1) .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(60))) .apply(new MyCoGroupFunction)Interval Join與Window Join不同，Interval Join不依賴Flink的WindowAssigner，而是根據一個時間間隔（Interval）界定時間。Interval需要一個時間下界（lower bound）和上界（upper bound），如果我們將input1和input2進行Interval Join，input1中的某個元素為input1.element1，時間戳為input1.element1.ts，那麼一個Interval就是[input1.element1.ts + lower bound, input1.element1.ts + upper bound]，input2中落在這個時間段內的元素將會和input1.element1組成一個數據對。用數學公式表達為，凡是符合下面公式input1.element1.ts + lower bound <= input2.elementx.ts <=input1.element1.ts + upper bound的元素使用INNER JOIN語義，兩兩組合在一起。上下界可以是正數也可以是負數。
注意，目前Flink（1.9）的Interval Join只支援Event Time語義。
Interval Join示意圖
下面的程式碼展示了如何對兩個資料流進行Interval Join：
class MyProcessFunction extends ProcessJoinFunction[(String, Long, Int), (String, Long, Int), String] { override def processElement(input1: (String, Long, Int), input2: (String, Long, Int), context: ProcessJoinFunction[(String, Long, Int), (String, Long, Int), String]#Context, out: Collector[String]): Unit = { out.collect("input 1: " + input1.toString() + ", input 2: " + input2.toString) }}// 資料流有三個欄位：（key, 時間戳, 數值）val input1: DataStream[(String, Long, Int)] = ...val input2: DataStream[(String, Long, Int)] = ...val intervalJoinResult = input1.keyBy(_._1) .intervalJoin(input2.keyBy(_._1)) .between(Time.milliseconds(-5), Time.milliseconds(10)) .process(new MyProcessFunction)預設的時間間隔是包含上下界的，我們可以使用.lowerBoundExclusive() 和.upperBoundExclusive來確定是否需要包含上下界。
val intervalJoinResult = input1.keyBy(_._1) .intervalJoin(input2.keyBy(_._1)) .between(Time.milliseconds(-5), Time.milliseconds(10)) .upperBoundExclusive() .lowerBoundExclusive() .process(new MyProcessFunction)Interval Join內部是用快取來儲存所有資料的，因此需要注意快取資料不能太大，以免對記憶體造成絕大壓力。