flink sql 知其所以然（十）：大家都用 cumulate window 计算累计指标啦_flink sql知其所以然

想啥呢，小宝贝，还不三连？？？（关注  +  点赞 + 再看），对博主的肯定，会督促博主持续的输出更多的优质实战内容！！！

1.序篇

源码公众号后台回复1.13.2 cumulate window 的奇妙解析之路获取。

此节就是窗口聚合章节的第三篇，上节介绍了 1.13 window tvf tumble window 实现，本节主要介绍 1.13. window tvf 的一个重磅更新，即 cumulate window。

本节从以下几个章节给大家详细介绍 cumulate window 的能力。

1. 应用场景介绍

2. 预期的效果

3. 解决方案介绍

4. 总结及展望篇

2.应用场景介绍

先来一个简单的小调查：在实时场景中，你见到过最多的指标需求场景是哪一种？

答案：博主相信，占比比较多的不是 PCU（即同时在线 PV，UV），而是周期内累计 PV，UV 指标（如每天累计到当前这一分钟的 PV，UV）。因为这类指标是一段周期内的累计状态，对分析师来说更具统计分析价值，而且几乎所有的复合指标都是基于此类指标的统计（不然离线为啥都要一天的数据，而不要一分钟的数据呢）。

本文要介绍的就是周期内累计 PV，UV 指标在 flink 1.13 版本的最优解决方案。

3.预期的效果

先来一个实际案例来看看在具体输入值的场景下，输出值应该长啥样。

指标：每天的截止当前分钟的累计 money（sum(money)），去重 id 数（count(distinct id)）。每天代表窗口大小为 1 天，分钟代表移动步长为分钟级别。

来一波输入数据：

预期输出数据：

转化为折线图长这样：