在使用 Flink SQL 进行实时数据处理的过程中，双流 Join 是非常常见的操作之一。典型的场景包括分析广告效果（曝光流订单流实时关联）、实时推荐（点击流和商品信息）等等。然而，双流 Join 需要在状态中维护两侧全量的历史数据，以确保计算结果的准确性。随着作业的持续运行，双流 Join 会逐渐带来一些问题：

运维层面

状态过大，开发者需要不断加大作业的资源才能维持较高的吞吐。
Checkpoint 易超时，导致作业不稳定、持续 Failover。
状态是 Flink 内部产物，排查问题时，其内部数据难以探查。

开发层面

Query 迭代修改后，状态难以复用，且重启回追代价高。

为了解决这些问题，Flink 社区在 2.1 引入了新的 Delta Join 算子，并在 2.2 对其进行了进一步的扩展。Delta Join 的核心思想是舍弃算子内本地状态冗余的数据存储，利用双向 Lookup Join 直接查询源表中的数据，而非查询状态中的数据，从而复用源表数据。Delta Join 结合流存储 Apache Fluss，在阿里巴巴淘宝天猫团队成功落地，并且对比双流 Join，拥有如下几个优势：

消除了将近 50 TB 的双流 Join 状态
计算 CU 降低 10 倍
作业恢复速度提升 87 %
Checkpoint 秒级完成

Flink Delta Join 介绍请参考：《Delta Join：为超大规模流处理实现计算与历史数据解耦》https://developer.aliyun.com/article/1690558

01双流 Join 实现原理

让我们先简单描述 Flink 双流 Join 的工作原理。

我们以处理左侧表来的 changelog 数据为例，流入的数据主要经过以下三个阶段。

1. 通过 Join Key 查询对侧（即右侧）的状态，获取右侧历史上曾经流入该算子的全量数据。

2. 使用 Join 条件过滤查询得到的数据，并输出。

3. 将输入的本条数据，存入本侧（即左侧）的状态中，以供后续右侧的数据来临时，能正确的匹配数据。

之所以要把所有的数据用状态记录下来，是因为流计算是没有边界的，左侧数据和右侧数据匹配的时间点会存在时间差，即使一侧的数据延迟到达，也需要保证可以关联上另一侧的数据，最终输出。

双流 Join 的算法确保了数据的正确性，但是其状态会随着时间的推移而无限制增大，成为影响作业资源消耗和稳定性的关键因素。虽然目前已有 Interval Join[1]、Lookup Join[2]、State TTL Hint[3] 等手段来缓解或解决该问题，但是均面向了特定的业务场景，牺牲了一定的功能（如 Lookup Join 舍弃了维表侧数据的更新追踪，State TTL Hint 放弃匹配超过 TTL 期限的数据）。

02Delta Join 技术原理

从双流 Join 的原理上，我们可以观察到，状态里记录的全量数据，与源表中的数据基本相同，那么一个直观的想法是，可以复用源表的数据来取代原有的状态。Delta Join 正是基于这个思路，它利用了外部存储系统提供的索引能力，并不从状态中查找数据，而是直接对外部存储发出高效的、基于索引的数据查询，以获取匹配的记录。通过这种方式，Delta Join 消除了双流 Join 状态与外部系统之间冗余的数据存储。

理论推导

我们以两路输入为例，增量更新 Join 结果的公式为：

其中，A 代表了左表的全量历史数据, 代表了左表中的增量数据。B和的定义与此类似。每当我们需要计算 Join 结果的增量部分时，我们只需要获取源表中从上次计算到当前时间之间新生成的数据，并查询对侧源表中的历史快照数据。因此我们需要：

1. 感知源表的增量数据

2. 访问源表历史快照数据

这对源表的物理存储引擎提出了很高的要求，存储引擎需要支持快照隔离，以确保强一致性语义。然而，目前存在以下几个问题：

1. 目前只有有限的存储支持了快照的概念，例如 Paimon、Iceberg、Hudi 等等

2. 快照生成的时间间隔为分钟级别，无法满足实时处理的要求

3. 当指定快照查询数据时，快照可能会在存储系统中过期

考虑到上述这些问题，Flink 2.1 提出了一种满足实时性要求的、最终一致性的 Delta Join 方案。

最终一致性语义的 Delta Join

最终一致性语义的 Delta Join 并不要求源表的存储引擎支持快照。它总是去查询源表当前最新的数据。其对应的变种公式如下：

和强一致性 Delta Join 相比，最终一致性 Delta Join 多出了一部分额外的中间结果 \Delta A \Join \Delta B，因此，这种方法只能确保最终的结果是一致的。

以下是双流 Join 和两种语义的 Delta Join 的对比。

	双流 Join	强一致性 Delta Join	最终一致性 Delta Join
延迟	低	高	低
状态大小	大	小	小
状态内数据详情	两侧输入全量明细数据	上一次触发计算的源表快照id	等待触发计算的异步队列
数据一致性	强一致性	强一致性	最终一致性

03Delta Join 算子实现

为了提高算子的吞吐，在 Delta Join 算子中，分别引入了一个 TableAsyncExecutionController 组件和两个双侧完全相同的 DeltaJoinRunner 组件。

TableAsyncExecutionController 原理

该组件由 FLIP-519 Introduce async lookup key ordered mode[4] 引入，其严格限制相同 key 之间的数据必须串型执行，而允许不同 key 之间的数据并行处理，同时结合异步处理机制，大大提高了算子的吞吐能力。

该组件的运行原理如下：

TableAsyncExecutionController 在接收到数据后，按照 key 放入 BlockingBuffer 内不同 key 的队列里，然后通过 KeyAccountingUnit 检查该 key 是否被抢占、有对应的数据正在执行。如果 key 被抢占，直接返回；如果 key 未被抢占，则抢占该 key ，同时 poll 队列数据，放入 ActiveBuffer，交给后续计算逻辑处理，同时注册回调函数，在数据处理结束、输出后，在 KeyAccountingUnit 内释放该 key，去 BlockingBuffer 内拿下一条数据。

这套机制保证了相同 key 之间的数据是串行执行的，以避免出现分布式乱序问题。该机制在某种程度上是 FLIP-425 Asynchronous Execution Model[5] 的简化版本，感兴趣的可以另行研究。

在实际场景下，Delta Join 算子的吞吐会受到 BlockingBuffer 能允许的最大容量（各个 key 的队列大小之和）影响，当 BlockingBuffer 最大容量过小时，即使收到的每个 key 都不一样，也会由于无法充分利用异步并行的能力而导致吞吐较小。此时，可以适当调整下面的参数，来增大 BlockingBuffer 的最大容量。但如果设置的过大，BlockingBuffer 会占用比较高的内存，同时也可能会给外部存储带来较大的查询压力。

// 默认 100table.exec.async-lookup.buffer-capacity: 1000

我们可以通过监测 Delta Join 算子内以下几个 metric，来判断是否需要调整该参数。

aec_blocking_size：当前 BlockingBuffer 内被阻塞的所有 key 的队列大小之和。

该值越大，代表 join key 较为密集，考虑开启或增大 delta join cache；该值越小，但吞吐不佳的情况下，考虑增大 table.exec.async-lookup.buffer-capacity 的值。

aec_inflight_size：当前 ActiveBuffer 内正在执行计算的数据数量。

该值越大，代表当前同时请求外部存储集群的数据较多，存在请求堆积的情况，需要进一步查看外部存储系统是否存在异常，或查看是否有相关参数可以提高查询效率；该值越小，代表 join key 较为密集，考虑开启或增大 delta join cache。

注：当 Fluss 流存储的表作为 Delta Join 的源表时，你可以通过 Flink Table Hint[6]，在 Fluss 表上配置以下这些关键参数，来提高查询效率。

client.lookup.queue-size
client.lookup.max-batch-size
client.lookup.max-inflight-requests
client.lookup.batch-timeout

具体请参考 Fluss Connector Options[7]

04DeltaJoinRunner 原理

DeltaJoinRunner 是负责执行 Lookup 的组件。由于 Delta Join 算子会处理两侧的数据，因此对于不同侧的数据，各有一个完全相同的 DeltaJoinRunner 负责 Lookup 对应表的数据。

想象一下，如果我们对每条数据都要去外部存储进行查询，对外部吞吐的压力会非常大，算子的吞吐性能完全取决于请求外部系统的吞吐。但如果用普通的 cache 来对 Lookup 的数据进行缓存，Lookup 目标表的数据更新消息将无法订阅。为此，我们引入了驱动侧仅构建、Lookup 侧仅更新的特殊 cache。

DeltaJoinRunner 组件的运行原理如下（图例是用于左侧输入流查询右侧源表的 DeltaJoinRunner），分别由 LocalCache 和 LookupFetcher 组成。

当左侧数据到达时，先去 LocalCache 查询是否有 cache。当有 cache 时，直接输出；当没有 cache 时，借助 LookupFetcher 通过右表的 index 查询右表的数据，然后将查询回来的数据在 LocalCache 中构建 cache，最后输出。

同时，右表的数据到达时，将会查看此 DeltaJoinRunner 中的 LocalCache 是否有 cache。如果没有cache，忽略更新；如果有 cache，更新 cache。

该 cache 机制一方面确保了在 join key 较为密集的场景，算子的吞吐能够得到巨大的提升，同时对外部存储也不会构成很大的查询压力；另一方面，确保了对侧最新的数据能够更新 cache，从而在后续的流程中能被正确地匹配上。

该 cache 是一个 LRU 的 cache，合理的设置该 cache 的大小是非常必要的。过小的 cache 大小将导致 cache 的命中率受到影响，过大的 cache 会占用较多的内存。我们可以通过下面的参数来分别调节左右两侧 cache 的大小，甚至是在每条数据 join key 都不相同、cache 基本无用时关闭 cache。

// 是否启用cache，默认为 true
table.exec.delta-join.cache-enabled: true
// 设置用于缓存左表数据的cache大小，默认为 10000
// 推荐在左表较小、或右流 join key 较为密集时，设置较大值
table.exec.delta-join.left.cache-size: 10000
// 设置用于缓存右表数据的cache大小，默认为 10000
// 推荐在右表较小、或左流 join key 较为密集时，设置较大值
table.exec.delta-join.right.cache-size: 10000

我们可以通过监测 Delta Join 算子上的 metric，来判断是否需要适当增加 cache 的大小。

deltaJoin_leftCache_hitRate: 在右流查询左表的场景下，缓存左表数据的 cache 的命中率百分比。该值越高越好。
deltaJoin_rightCache_hitRate：在左流查询右表的场景下，缓存右表数据的 cache 的命中率百分比。该值越高越好。

注：该图来自于“实战”章节 Nexmark q20 变种 query。右表 Auction 表每次都产生不同的id，故而 deltaJoin_leftCache_hitRate 的命中率始终为 0。

05实战

我们借用 nexmark 数据集[8] 中 q20 的 query，略微修改后，作为本次实战的样例代码。

-- 获取包含相应拍卖信息的出价表
INSERT INTO nexmark_q20
SELECT
    auction, bidder, price, channel, url, B.`dateTime`, B.extra,
    itemName, description, initialBid, reserve, A.`dateTime`, expires, seller, category, A.extra
FROM
    bid AS B INNER JOIN auction AS A on B.auction = A.id;
-- WHERE A.category = 10;

方式一：使用 Docker 环境测试

1. 环境准备

（1）类 Unix 操作系统，如 Linux、Mac OS X

（2）内存建议至少 4 GB，磁盘建议至少 4 GB

2. 下载 Docker 镜像

在命令行中，运行如下命令安装 Docker 测试镜像。

docker pull xuyangzzz/delta_join_example:1.0

运行如下命令运行该测试镜像，进入测试 docker container 的命令行。

docker run -p 8081:8081 -p 9123:9123 --name delta_join_example -it xuyangzzz/delta_join_example:1.0 bash

3. 运行任务 SQL

# 运行 flink 和 fluss 集群
./start-flink-fluss.sh

# 创建相关表和 delta join 作业
./create-tables-and-run-delta-join.sh

此时，在宿主机 localhost:8081（或其他绑定的端口）即可查看 Flink UI 界面，可以看到此时 Delta Join 作业正在运行。

4. 插入数据到源表

在测试 docker container 中执行下面的命令，为源表插入数据。

# 在源表插入数据./insert-data.sh

5. 观察 Delta Join 作业

在宿主机 localhost:8081（或其他绑定的端口）的 flink-ui 界面，就可以看到 Delta Join 作业在正常消费数据了。

方式二：手工搭建环境测试

1. 环境准备

（1）运行环境

a. 类 Unix 操作系统，如 Linux、Mac OS X

b. 内存建议至少 4 GB，磁盘建议至少 4 GB

c. Java 11 及以上版本，且将环境变量 JAVA_HOME设置为 Java 的安装目录

（2）准备 Apache Flink 计算引擎

a. 下载

在 Apache Flink 官方下载网站[9] 下载最新的 Flink 2.2.0 版本，并解压。

b. 修改相关配置

修改 ./conf/config.yaml 文件，将 TaskManager numberOfTaskSlots 设置成 4 （默认为1）

（3）准备 Apache Fluss 流存储引擎

在 Apache Fluss 官方下载网站[9] 分别下载 Fluss 0.8 版本（并解压）和适配 Apahce Flink 2.1 的连接器。

（4）准备 Nexmark 源数据生成器

下载 Nexmark 项目[10] master 分支，在该项目根目录下，用 maven-3.8.6 版本执行以下的 maven 命令

mvn clean install -DskipTests=true

在"./nexmark-flink/target/" 文件夹下，将会生成 nexmark-flink-0.3-SNAPSHOT.jar 文件

2. 服务启动

（1）启动 Flink

将 Fluss 适配 Flink 2.1 的连接器，以及 Nexmark 项目生成的 nexmark-flink-0.3-SNAPSHOT.jar 文件，放入 Flink 目录的 ./lib 目录下。

参考 Flink 本地模式安装文档[11]，在 Flink 目录中，执行下面的语句，启动本地 Standalone 集群。

## 请确保在 Flink 目录下执行该语句./bin/start-cluster.sh

检查 http://localhost:8081/#/overview 界面是否可正常访问。

（2）启动 Fluss

参考 Fluss 部署 Local Cluster 文档[12]，在 Fluss 目录下，执行下面的语句，启动本地集群。

## 请确保在 Fluss 目录下执行该语句./bin/local-cluster.sh start

3. 运行任务 SQL

（1）创建 Fluss 表

将下面的 SQL 代码保存为“prepare_table.sql”文件，其中定义了 2 张源表和 1 张结果表。

CREATE CATALOG fluss_catalog
WITH (
    'type'='fluss'
    ,'bootstrap.servers'='localhost:9123'
);

USE CATALOG fluss_catalog;

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS my_db;

USE my_db;

-- 创建左侧源表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS fluss_catalog.my_db.bid
(
    auction     BIGINT
    ,bidder     BIGINT
    ,price      BIGINT
    ,channel    VARCHAR
    ,url        VARCHAR
    ,`dateTime` TIMESTAMP(3)
    ,extra      VARCHAR
    ,PRIMARY KEY (auction, bidder) NOT ENFORCED
)
WITH (
-- fluss prefix lookup key，可用于 index
    'bucket.key'='auction'
-- Flink 2.2 中，delta join 仅支持消费不带 delete 操作的 cdc 源表
    ,'table.delete.behavior'='IGNORE'
);

-- 创建右侧源表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS fluss_catalog.my_db.auction
(
    id           BIGINT
    ,itemName    VARCHAR
    ,description VARCHAR
    ,initialBid  BIGINT
    ,reserve     BIGINT
    ,`dateTime`  TIMESTAMP(3)
    ,expires     TIMESTAMP(3)
    ,seller      BIGINT
    ,category    BIGINT
    ,extra       VARCHAR
    ,PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
)
WITH (
-- Flink 2.2 中，delta join 仅支持消费不带 delete 操作的 cdc 源表
    'table.delete.behavior'='IGNORE'
);

-- 创建 delta join 写入的结果表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS fluss_catalog.my_db.delta_join_sink
(
    auction           BIGINT
    ,bidder           BIGINT
    ,price            BIGINT
    ,channel          VARCHAR
    ,url              VARCHAR
    ,bid_dateTime     TIMESTAMP(3)
    ,bid_extra        VARCHAR
    ,itemName         VARCHAR
    ,description      VARCHAR
    ,initialBid       BIGINT
    ,reserve          BIGINT
    ,auction_dateTime TIMESTAMP(3)
    ,expires          TIMESTAMP(3)
    ,seller           BIGINT
    ,category         BIGINT
    ,auction_extra    VARCHAR
    ,PRIMARY KEY (auction, bidder) NOT ENFORCED
);

在 Flink 目录下，执行下面的语句，创建持久化的表。

## 请确保在 Flink 目录下执行该语句
## 注意：请将 ${your_path} 替换为 prepare_table.sql 实际所在的目录
./bin/sql-client.sh -f ${your_path}/prepare_table.sql

（2）启动 Delta Join 作业

将下面的 SQL 代码保存为“run_delta_join.sql”文件，其中包含了可转化为 delta join 的 q20 变体查询。

CREATE CATALOG fluss_catalog
WITH (
    'type'='fluss'
    ,'bootstrap.servers'='localhost:9123'
);

USE CATALOG fluss_catalog;

USE my_db;

INSERT INTO delta_join_sink
SELECT
    auction
    ,bidder
    ,price
    ,channel
    ,url
    ,B.`dateTime`
    ,B.extra
    ,itemName
    ,description
    ,initialBid
    ,reserve
    ,A.`dateTime`
    ,expires
    ,seller
    ,category
    ,A.extra
FROM bid AS B
INNER JOIN auction AS A
ON B.auction = A.id;

在 Flink 目录下，执行下面的语句，启动 delta join 作业。

## 请确保在 Flink 目录下执行该语句
## 注意：请将 ${your_path} 替换为 run_delta_join.sql 实际所在的目录
./bin/sql-client.sh -f ${your_path}/run_delta_join.sql

在 Flink UI 上，我们可以看到 Delta Join 作业正常跑起来了。

4. 插入数据到源表

将下面的 SQL 代码保存为“insert_data.sql”文件，其中包含了向两张源表灌入 Nexmark 数据源产生模拟数据的作业。

CREATE CATALOG fluss_catalog
WITH (
    'type' = 'fluss'
    ,'bootstrap.servers' = 'localhost:9123'
);

USE CATALOG fluss_catalog;

USE my_db;

-- nexmark 模拟数据源
CREATE TEMPORARY TABLE datagen
(
    event_type  int
    ,person ROW<
        id BIGINT
        ,name VARCHAR
        ,emailAddress VARCHAR
        ,creditCard VARCHAR
        ,city VARCHAR
        ,state VARCHAR
        ,`dateTime` TIMESTAMP(3)
        ,extra VARCHAR >
    ,auction ROW<
        id BIGINT
        ,itemName VARCHAR
        ,description VARCHAR
        ,initialBid BIGINT
        ,reserve BIGINT
        ,`dateTime` TIMESTAMP(3)
        ,expires TIMESTAMP(3)
        ,seller BIGINT
        ,category BIGINT
        ,extra VARCHAR >
    ,bid ROW<
        auction BIGINT
        ,bidder BIGINT
        ,price BIGINT
        ,channel VARCHAR
        ,url VARCHAR
        ,`dateTime` TIMESTAMP(3)
        ,extra VARCHAR >
    ,`dateTime` AS 
        CASE
          WHEN event_type = 0 THEN person.`dateTime`
          WHEN event_type = 1 THEN auction.`dateTime`
          ELSE bid.`dateTime`
        END
    ,WATERMARK FOR `dateTime` AS `dateTime` - INTERVAL '4' SECOND
)
WITH (
    'connector' = 'nexmark'
    -- 下面两个参数为每秒数据生成速度
    ,'first-event.rate' = '1000'
    ,'next-event.rate' = '1000'
    -- 生成的数据总条数，过大可能导致 OOM
    ,'events.num' = '100000'
    -- 下面三个参数为 Bid/Auction/Persion 三个数据的生成占比
    ,'person.proportion' = '2'
    ,'auction.proportion' = '24'
    ,'bid.proportion' = '24'
)
;

CREATE TEMPORARY VIEW auction_view
AS SELECT
    auction.id
    ,auction.itemName
    ,auction.description
    ,auction.initialBid
    ,auction.reserve
    ,`dateTime`
    ,auction.expires
    ,auction.seller
    ,auction.category
    ,auction.extra
FROM datagen
WHERE event_type = 1
;

CREATE TEMPORARY VIEW bid_view
AS SELECT
    bid.auction
    ,bid.bidder
    ,bid.price
    ,bid.channel
    ,bid.url
    ,`dateTime`
    ,bid.extra
FROM datagen
WHERE event_type = 2
;

INSERT INTO bid
SELECT
    *
FROM bid_view
;

INSERT INTO auction
SELECT
    *
FROM auction_view
;

在 Flink 目录下，执行下面的语句，启动两个将 nexmark 模拟数据写入源表的作业。

## 请确保在 Flink 目录下执行该语句
## 注意：请将 ${your_path} 替换为 insert_data.sql 实际所在的目录
./bin/sql-client.sh -f ${your_path}/insert_data.sql

5. 观察 Delta Join 作业

重新点击 Flink UI 上的 Delta Join 作业，可以看到 Delta Join 作业正常在消费数据了。

06现状和未来工作

目前 Delta Join 仍然在持续演进中，Flink 2.2 已经支持了一些常用的 SQL pattern，具体可以参考文档[13]。

在未来，我们将会持续推进以下几个方向：

1. 持续完善最终一致性 Delta Join

（1）支持 Left / Right Join

（2）支持消费 Delete

（3）支持级联 Delta Join

2. 结合 Paimon/Iceberg/Hudi 等支持快照的存储，支持分钟级的强一致性 Delta Join

参考文档

1. Apache Flink 社区 Delta Join 用户文档 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/zh/docs/dev/table/tuning/

2. Apache Flink 社区 Delta Join FLIP https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-486%3A+Introduce+A+New+DeltaJoin?src=contextnavpagetreemode

3. Apache Fluss (Incubating) 社区 Delta Join 用户文档 https://fluss.apache.org/docs/engine-flink/delta-joins/

参考链接：

[1] https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/docs/dev/table/sql/queries/joins/#interval-joins

[2] https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/docs/dev/table/sql/queries/joins/#lookup-join

[3] https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/docs/dev/table/sql/queries/hints/#state-ttl-hints

[4] https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-519:++Introduce+async+lookup+key+ordered+mode

[5] https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-425%3A+Asynchronous+Execution+Model

[6] https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/docs/dev/table/sql/queries/hints/#dynamic-table-options

[7] https://fluss.apache.org/docs/engine-flink/options/#lookup-options

[8] https://github.com/nexmark/nexmark/

[9] https://flink.apache.org/downloads/

[10] https://github.com/nexmark/nexmark/tree/master

[11] https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-2.2/zh/docs/try-flink/local_installation/#%e6%ad%a5%e9%aa%a4-2%e5%90%af%e5%8a%a8%e9%9b%86%e7%be%a4

[12] https://fluss.apache.org/docs/install-deploy/deploying-local-cluster/

[13] https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-2.2/zh/docs/dev/table/tuning/#%E6%94%AF%E6%8C%81%E7%9A%84%E5%8A%9F%E8%83%BD%E5%92%8C%E9%99%90%E5%88%B6

Flink + Fluss 实战: Delta Join 原理解析与操作指南

01双流 Join 实现原理

02Delta Join 技术原理

理论推导

03Delta Join 算子实现

TableAsyncExecutionController 原理

04DeltaJoinRunner 原理

05实战

方式一：使用 Docker 环境测试

1. 环境准备

2. 下载 Docker 镜像

3. 运行任务 SQL

4. 插入数据到源表

5. 观察 Delta Join 作业

方式二：手工搭建环境测试

1. 环境准备

（1）运行环境

（2）准备 Apache Flink 计算引擎

（3）准备 Apache Fluss 流存储引擎

（4）准备 Nexmark 源数据生成器

2. 服务启动

3. 运行任务 SQL

（1）创建 Fluss 表

将下面的 SQL 代码保存为“prepare_table.sql”文件，其中定义了 2 张源表和 1 张结果表。

（2）启动 Delta Join 作业

4. 插入数据到源表

5. 观察 Delta Join 作业

06现状和未来工作

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01双流 Join 实现原理

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TableAsyncExecutionController 原理

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5. 观察 Delta Join 作业

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（1）运行环境

（2）准备 Apache Flink 计算引擎

（3）准备 Apache Fluss 流存储引擎

（4）准备 Nexmark 源数据生成器

2. 服务启动

3. 运行任务 SQL

（1）创建 Fluss 表

将下面的 SQL 代码保存为“prepare_table.sql”文件，其中定义了 2 张源表和 1 张结果表。

（2）启动 Delta Join 作业

4. 插入数据到源表

5. 观察 Delta Join 作业

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