temporal是什么意思_temporal用法_temporal怎么读_temporal翻译_temporal含义

1. temporal反义词？
2. flink temporal join和look up join区别？

temporal反义词？

"Temporal"是指与时间有关的、短暂的或临时的。它的反义词是"eternal"，意为永恒的、不受时间限制的。"Temporal"强调时间的流逝和变化，而"eternal"则表示超越时间的存在或长久不变的特性。

temporal作为副词、形容词、动词的时候,其近义词以及反义词有contratiempo、tiempo、intemperie、temperatura、tempestad、temporada、extemporáneo、intempestivo、tempestuoso、provisional、eventual、interino、pasajero、transitorio、temporáneo、comisorio、hechizo、temporero、provisorio等。

flink temporal join和look up join区别？

Flink的时间关联（temporal join）和查找关联（look up join）是两种不同类型的数据连接方式。
1. 时间关联（temporal join）：时间关联是在两个流数据在指定时间窗口内进行连接的一种方式。通过指定一个时间范围，将两个数据流中在该时间范围内具有相同键的元素进行关联。时间关联常用于流数据中的事件流关联，如在订单流和用户流中根据用户ID进行关联查询。
2. 查找关联（look up join）：查找关联是通过在流处理任务中保存一个可查询的数据结构，如哈希表或数据库，来进行数据连接的方式。任务在处理流数据时，需要通过查找关联来查找和匹配数据。查找关联通常用于批处理或流处理中小规模静态数据的关联查询，如将用户信息表与事件流进行关联查询。
主要区别：
- 时间关联是在流数据中基于时间窗口进行的连接操作，而查找关联是基于存储的查询表或数据结构进行的连接操作。
- 时间关联适用于动态数据流中的事件关联查询，并且需要在特定时间窗口内进行关联操作，而查找关联适用于静态或小规模数据的关联查询。
- 时间关联可以对延迟较高的流数据进行关联查询，而查找关联则需要事先将关联数据加载到内存或其他查询结构中。
- 时间关联适用于流式处理，而查找关联更适用于批处理或对静态数据的查询操作。
需要根据具体场景选择适合的数据连接方式。

Flink的temporal join和lookup join是两种不同的连接操作。
Temporal join是一种基于时间属性的连接操作，它可以将两个数据流中的事件按照时间进行关联。通常，一个数据流中的事件会拥有一个时间戳，而另一个数据流中的事件则具有一个时间范围。Temporal join会将具有相同时间戳的事件进行关联，而时间范围内的事件则被匹配到对应的时间戳上。
Lookup join是一种基于键值对的连接操作，它使用简单的键值对数据集进行关联。具体而言，lookup join会将一个数据流的事件与一个键值对集合进行关联，通过匹配事件中的键和键值对集合中的键来确定关联关系。
因此，temporal join和lookup join的区别在于连接操作的方式。temporal join基于时间属性，而lookup join则基于键值对。根据实际需求，选择适合的连接方式可以提高Flink应用程序的性能和准确性。