Flink 窗口算子

1、新建一个窗口算子需指定两个窗口组件

1）窗口分配器（window assigner），决定如何划分窗口，比如每5秒一个窗口（左闭右开区间），按照事件时间或者处理时间划分；

2）窗口函数，决定如何处理窗口中的元素

2、DataStream API 中的多种内置窗口分配器

1）滚动窗口（Tumbling Window）

默认滚动窗口会和纪元时间 1970-01-01-00:00:00:000 对齐，可以通过第二个参数指定偏移量

2）滑动窗口（Sliding Window）

需指定窗口大小以及用于定义新窗口开始频率的滑动间隔。

如果滑动间隔小于窗口大小，窗口会出现重叠，元素会分配给多个窗口；

如果滑动间隔大于窗口大小，一些元素可能不会分配给窗口，可能直接丢弃。

3）会话窗口（Session Window）

窗口长度可变且不重叠，边界由非活动间隔，即持续没有收到记录的时间间隔定义。

3、在窗口上应用函数

1）增量聚合函数

ReduceFunction

AggregateFunction 比 ReduceFunction 更加灵活，实现更复杂

2）全量窗口函数

ProcessWindowFunction

比如计算中值，众数等。

单个窗口的状态：当前正在计算的窗口实例的状态，用于维护同一窗口内多次调用 process() 方法所需共享的信息。

使用了单个窗口的状态的 ProcessWindowFunction 需实现 clear() 方法，在窗口清除前清理仅供当前窗口使用的状态。

全局状态：不属于任何一个窗口的健值分区状态，用于在健值相同的多个窗口之间共享信息。

4、自定义窗口算子

自定义分配器（assigner）、触发器（trigger）、移除器（evictor）

reference：
1 《Stream Processing with Apache Flink》