Flink CDC中我现在有个需求 不知道怎么实现?

对于你的需求，使用 Flink 的 Lookup Join 进行 inner join 或 left join 确实无法实现完全补齐的功能。目前 Flink 官方提供的 Lookup Join 只支持这两种类型的连接。

然而，你可以考虑以下两种方式来实现你的需求：

1. 使用外部数据源：如果你能够将枚举值 a、b、c、d、e 作为一个外部数据源，例如存储在数据库表中或者其他的键值对存储系统中，你可以编写自定义的 Flink Source 来读取这个外部数据源，并将其作为 Lookup Table 使用。这样，在进行聚合计算时，你可以通过 Lookup Join 将流数据与外部枚举数据进行关联，然后进行计数操作。这样就能够确保所有的枚举值都被包含在结果中。

2. 使用 ProcessWindowFunction 进行补齐：另一种方式是使用 Flink 的 ProcessWindowFunction，在窗口计算结束后进行补齐操作。你可以在 ProcessWindowFunction 中手动地创建缺失的枚举值，并将其 count 设置为零，以保证所有的枚举值都存在于结果中。具体的实现需要按照窗口状态的管理和处理逻辑来进行编写。

需要在Flink CDC中对流数据进行窗口聚合计算，可以使用Flink的窗口函数和SQL API来实现。具体来说，您可以按照以下步骤进行操作：
创建流数据源：使用Flink CDC将数据库中的数据流读取到Flink中。
将数据流转换为表：使用Flink的Table API或SQL API将数据流转换为表。在转换过程中，需要指定枚举值name的数据类型。
scala
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val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

// 创建CDC数据流
val cdcStream: DataStream[String] = env.addSource(new FlinkCDCSourceFunctionString
.hostname("localhost")
.port(3306)
.databaseList("db1")
.tableList("table1")
.username("root")
.password("root")
.deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())
.build()
))

// 将CDC数据流转换为表，指定枚举值name的数据类型为VARCHAR
val table: Table = tableEnv.fromDataStream(cdcStream, $"name".as("name").varchar)
定义窗口并应用聚合函数：使用Flink的SQL API定义窗口并应用聚合函数。在聚合函数中，可以使用SQL语句对表中的数据进行聚合计算。
scala
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// 定义滚动窗口，并应用count聚合函数
val result: Table = table
.window(Tumble over 10.seconds on $"rowtime" as $"w")
.groupBy($"name", $"w")
.select($"name", $"w".start as "start", $"w".end as "end", count("*") as "count")

// 转换结果表为DataStream，并输出到控制台
val resultStream: DataStream[(String, Timestamp, Timestamp, Long)] = tableEnv.toAppendStream(String, Timestamp, Timestamp, Long)
resultStream.print()
在上述示例中，使用Flink CDC将table1表中的数据流读取到Flink中，并将其转换为

"name存储一个维度表叫b，给a表和b表 创造一个字段1 ff，那么 a lookup join b on a.ff =b.ff这样就是全连接。其实正常开发的时候，我们是不会使用full join 和 right join 的，left join和inner join基本够了，sql生涯中，left join写了几乎99%。
这种会数据膨胀，你需要去重，如果去重满足不了你的操作。那你就在a表后面
union all select ‘kafka’ name ,1 fn
union all select ‘http’ name , 1 fn
union all select ‘zuul’ name , 1 fn
fn 是用来给你区别下这个数据是你造的，统计的时候加个if条件判断下，这样也可以完成拼凑出你的name条件。统计之前，用view来创建一个表来满足你的操作，然后你的窗口统计用这个view，view本身还是假的，最后还是塞到sql里面，只不过是为了简化操作。此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。"