Flink窗口

一、窗口介绍

1.1 Window：时间窗口

　　滚动窗口（Tumbling Window）将事件拆分成固定长度，窗口之间不重叠，窗口长度固定

例：每10s统计过去10s订单数据

　　滑动窗口（Sliding Window）按照滑动步长拆分成固定长度，窗口长度固定。根据指定步长（Slide）向前滑动，步长小于窗口则窗口间重叠。

例：每10s统计过去10分钟 订单数据

　　会话窗口（Session Window）两个窗口之间有一个间隙（Session Gap）,大于间隙没收到消息，则该窗口关闭，窗口不重叠

1.2 数量窗口（Count Windows）

按照一定的数据量作为窗口统计

二、窗口使用

2.1 使用方式

有keyBy ⽤ window() api

没keyBy ⽤ windowAll() api ，并⾏度低

2.2 窗⼝分配器 Window Assigners

定义了如何将元素分配给窗⼝，负责将每条数据分发到正确的window窗⼝上
window() 的参数是⼀个 WindowAssigner，flink本身提供了Tumbling、Sliding 等Assigner

2.3 窗⼝触发器 trigger

⽤来控制⼀个窗⼝是否需要被触发

每个窗⼝分配器WindowAssigner 都有⼀个默认触发器，也⽀持⾃定义触发器

2.4 窗⼝ window function ，对窗⼝内的数据做啥

作用：定义了要对窗⼝中收集的数据做的计算操作

增量聚合函数：aggregate(agg函数,WindowFunction(){ })

        窗⼝保存临时数据，每进⼊⼀个新数据，会与中间数据累加，⽣成新的中间数据，再保存到窗⼝中

        常⻅的增量聚合函数有 reduceFunction、aggregateFunction

        其中：min、max、sum 都是简单的聚合操作，不需要使用⾃定义规则

        例子：AggregateFunction<IN, ACC, OUT>
                IN是输⼊类型，ACC是中间聚合状态类型，OUT是输出类型，是聚合统计当前窗⼝的数据

2.5 全窗⼝函数

apply(new processWindowFunction(){ })

描述：窗⼝先缓存该窗⼝所有元素，等窗⼝的全部数据收集起来后再触发条件计算

常⻅的全窗⼝聚合函数 windowFunction(未来可能弃⽤)、processWindowFunction(可以获取到窗⼝上下⽂ 更多信息)

WindowFunction<IN, OUT, KEY, W extends Window>

IN是输⼊类型，OUT是输出类型，KEY是分组类型，W是时间窗

如果想处理每个元素更底层的API的时候⽤，process(new KeyedProcessFunction() {processElement、onTimer})

2.6 其它知识点

一个窗口内是左闭右开

timeWindow在1.12版本过期，统⼀使⽤window。countWindow没过期