Flink_SQL/README.md

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Flink_SQL/双流Join底层原理.md

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+<a title="Hits" target="_blank" href="https://github.com/zeekling/hits"><img src="https://hits.b3log.org/zeekling/flink_book.svg"></a></p>
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+## 简介
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+![pic](./flinksql_0001.png)
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+- LState:存储左边数据流中的数据。
+- RState：存储右边数据流中的数据。
+- 当左边数据流数据到达的时候会保存到LState，并且到RState中进行Join。将Join生成的结果数据发送到下游。
+- 右边数据流中数据到达的时候，会保存到RState当中，并且到LState中进行Join，然后将Join之嚄胡的结果数据发送到下游。
+
+
+为了保障左右两边流中需要Join的数据出现在相同节点，Flink SQL会利用Join中的on的关联条件进行分区，把相同关联条件
+的数据分发到同一个分区里面。
+
+

README.md

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 # 内存调优
 
+## 目录
+
 - [内存等资源调优](./调优/Resource.md)
 - [状态和CheckPoint 调优](./调优/CheckPoint.md)
 - [如何分析及处理 Flink 反压](./调优/backpress.md)
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 # 常见故障排除
 
+## 目录
+
+- [常见问题总结](./常见问题)
+
+
+# Flink SQL 
+
+Flink SQL学习笔记提纲。持续更新。Hive SQL 离线Join VS Flink SQL 双流Join。
+
+| 对比维度 | Hive SQL离线Join | Flink SQL双流Join |
+| ---| ----|----|
+| 数据源 | 有界(离线数据)| 无界(实时数据)  |
+| 计算次数 | 一次 | 持续计算 |
+| 计算结果 | 有界(离线数据)  | 无界(实时数据) |
+| 计算驱动 | 单边驱动  | 双边驱动  |
+
+## 目录
+
+- [Flink SQL双流Join底层原理](./Flink_SQL/双流Join底层原理.md)