flink sql lookup join 的解决方案以及原理的介绍:主要介绍 lookup join 的在上述实战案例的 sql 写法，博主期望你能了解到，lookup join 是基于处理时间的，并且 lookup join 经常会由于访问外部存储的 qps 过高而导致背压，产出延迟等性能问题。
首先介绍下链路调整的背景，链路调整之前的指标通过 Flink Report 发送到 Gateway，Prometheus 去采集，然后配置 grafana 进行可视化展示，其中 Gateway 和 Prometheus 是我们自己运维的。
废话不多说，咱们先直接上本文的目录和结论，小伙伴可以先看结论快速了解博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助:背景及应用场景介绍:博主期望你能了解到，flink sql 提供的丰富的 join 方式对我们满足需求提供了强大的后盾， 这 6 种 join 中涉及到流与流的 join 最常用的是 regular join 以及 interval join，本节主要介绍 interval join。
Table API 和 SQL 集成在同一套 API 中。如果你想实现自定义格式或连接器 用于序列化行或一组用户定义的函数，下面的依赖就足够了，编译出来的 jar 文件可以直接给 SQL Client 使用:【温馨提示】如果需要本地直接运行，得先把scope先注释掉，要不然会报如下错误:Exception in thread “main” java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/table/api/bridge/scala/StreamTableEnvironment$
WATERMARK FOR ts as ts - INTERVAL '5' SECOND -- 在ts上定义watermark，ts成为事件时间列) WITH ( 'connector.type' = 'kafka', -- kafka connector
2021 年，字节跳动旗下产品总 MAU 已超过 19 亿。在以抖音、今日头条、西瓜视频等为代表的产品业务背景下，强大的推荐系统显得尤为重要。Flink 提供了非常强大的 SQL 模块和有状态计算模块。
