flink的window_flink windows 版本

｜flink-1.9 docs：Apache Flink 1.9 Documentation: Windows

一、window的理解

1. Flink是一种流式计算引擎，用于处理无界数据流。在处理无界流时，一种有效的方式是将无限的数据切割成有限的"数据块"，这就是窗口（Window）的概念。

2. 在Flink中，窗口是用来处理无界流的核心概念。你可以将窗口想象成一个动态创建的数据存储桶，数据源源不断地流入这些存储桶。当某个时间点窗口需要关闭时，它停止收集数据、触发计算并输出结果。

3. 窗口的时间范围以左闭右开的区间表示，例如，0~10秒的窗口表示为[0, 10)。

4. 在处理时间窗口时，窗口的关闭是基于系统时间的，即当数据的时间戳超过窗口结束时间时，窗口关闭并触发计算。对于迟到的数据，它们会被分配给后续窗口，但可能会导致处理结果不准确。

5. 在事件时间语义下，由于可能存在乱序数据，需要设置延迟时间来等待所有数据到达。这可以确保包含迟到的数据并保持准确性。

6. 窗口实际上可以被理解为多个有限大小的“存储桶”，数据会根据时间戳分发到对应的存储桶中。当到达窗口结束时间时，对每个存储桶中的数据进行计算处理。

7. 窗口是动态创建的，只有在有数据到达时才会创建对应的窗口。窗口的触发计算和关闭可以分开执行，确保数据被准确处理。

总之，Flink中的窗口是用来处理无界数据流的重要机制，通过动态创建存储桶和设置事件时间语义来确保数据的正确处理。

二、window的分类

窗口的分类可以按照不同的角度来进行划分：

1. 按照驱动类型分类

 1.1时间窗口（Time Window）

这种窗口根据时间段来截取数据。窗口的开始和结束由时间点定义，数据在这个时间段内进行收集和计算。时间窗口可以基于处理时间或事件时间定义。

1.2计数窗口（Count Window）

 这种窗口根据数据元素的个数来截取数据。当达到固定的数据个数时，窗口触发计算并关闭。计数窗口不依赖时间，只关注数据个数。

2. 按照窗口分配数据的规则分类

2.1滑动窗口（Sliding Window）

滑动窗口也有固定的大小，但窗口之间可以有一定的重叠。窗口的滑动步长决定了窗口的触发频率。数据可能同时属于多个窗口，取决于窗口大小和滑动步长的比值。

2.2 滚动窗口（Tumbling Window）

滚动窗口有固定的大小，窗口之间没有重叠，数据被均匀切片。数据属于一个窗口，无论何时，窗口之间没有间隔。

2.3 会话窗口（Session Window）

会话窗口基于数据之间的时间间隔来截取数据。如果数据之间的间隔小于指定的时间（会话超时时间），它们属于同一个会话窗口。会话窗口的长度是不固定的，可以根据数据的活动来动态划分。

2.4 全局窗口（Global Window）

全局窗口将相同键（key）的所有数据分配到一个窗口中，没有窗口结束的时间点。触发计算需要自定义触发器。这种窗口通常用于需要更灵活处理的情况，如计数窗口的底层实现就是全局窗口。

Flink中有多种窗口类型可供选择，可以根据不同的需求和数据特性来选择适当的窗口类型。每种窗口类型都有其特定的应用场景和用途。

三、窗口 DataStream api

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在Flink中，窗口操作主要分为按键分区窗口（Keyed Windows）和非按键分区窗口（Non-Keyed Windows），具体如下：

1. 按键分区窗口（Keyed Windows）： 在按键分区窗口中，数据流通过.keyBy()操作被按键分区成多个逻辑流（KeyedStream），每个逻辑流都对应一个特定的键（key）。窗口计算会在多个并行子任务上同时执行，相同键的数据会被发送到同一个并行子任务上进行窗口计算。这意味着每个键都有一组独立的窗口进行统计计算。

在代码中，按键分区窗口操作的典型调用顺序如下：

//1、使用.keyBy()按键分区，将数据流按照键分成多个逻辑流。
stream.keyBy(<key selector>)
//2、使用.window()定义窗口，传入一个窗口分配器（Window Assigner），该分配器指定了窗口的类型和属性。
      .window(<window assigner>)
//3、使用.aggregate()或其他窗口函数定义窗口的处理逻辑
      .aggregate(<window function>)

2. 非按键分区窗口（Non-Keyed Windows）： 如果没有进行.keyBy()按键分区，原始的DataStream不会分成多个逻辑流，窗口操作将在一个任务上执行，即并行度为1。一般情况下，不推荐使用非按键分区窗口，因为它无法充分利用并行性。

在代码中，非按键分区窗口操作的调用方式如下：

stream.windowAll(<window assigner>)

• 直接使用.windowAll()定义窗口，传入一个窗口分配器，该分配器指定了窗口的类型和属性。
• 需要注意的是，对于非按键分区窗口操作，手动调整窗口算子的并行度是无效的，因为windowAll本身是非并行操作。

总之，窗口操作需要先确定是按键分区窗口还是非按键分区窗口，然后根据需求使用相应的API调用来定义窗口分配器和窗口函数，以实现窗口计算。通常情况下，按键分区窗口更常见和有用，因为它能够更好地利用并行性。

四、窗口分配器（Window Assigners）

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窗口分配器实际上是用于确定窗口类型的工具之一。

通常，最常见的定义方法是使用.window()方法，该方法需要传入一个WindowAssigner作为参数，并返回一个WindowedStream对象。

对于非按键分区窗口，可以直接使用.windowAll()方法，同样需要传入一个WindowAssigner，返回的是AllWindowedStream。

1、时间窗口

时间窗口是最常用的窗口类型，又可以细分为滚动、滑动和会话三种

1.1 滚动处理时间窗口

• 使用TumblingProcessingTimeWindows.of()来定义，需要指定窗口的大小。
• 例如：

  stream.keyBy(...)
     .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
     .aggregate(...);
  

使用场景：适用于周期性统计，比如每5秒钟计算一次统计数据。

1.2 滑动处理时间窗口

• 使用SlidingProcessingTimeWindows.of()来定义，需要指定窗口的大小和滑动步长。
• 例如：

  stream.keyBy(...)
     .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
     .aggregate(...);
  

  使用场景：适用于连续统计，可以用于监控系统中的滚动平均值计算。

1.3处理时间会话窗口

• 使用ProcessingTimeSessionWindows.withGap()或者.withDynamicGap()来定义，需要指定会话的超时时间或者动态提取会话超时时间的逻辑。
• 例如：

  stream.keyBy(...)
     .window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)))
     .aggregate(...);
  

  使用场景：用于处理连续的会话数据，例如用户在应用中的活动会话，会话之间的间隔超过一定时间会被视为不同的会话。

stream.keyBy(...)
   .window(ProcessingTimeSessionWindows.withDynamicGap(new SessionWindowTimeGapExtractor<Tuple2<String, Long>>() {
       @Override
       public long extract(Tuple2<String, Long> element) {
           // 提取session gap值返回, 单位毫秒
           return element.f0.length() * 1000;
       }
   }))
   .aggregate(...);

1.4 滚动事件时间窗口

• 类似于滚动处理时间窗口，使用TumblingEventTimeWindows.of()来定义。
• 例如：

  stream.keyBy(...)
     .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
     .aggregate(...);
  

  场景：适用于处理数据流中的事件，例如实时日志分析、事件时间的流式处理等。

1.5滑动事件时间窗口

• 类似于滑动处理时间窗口，使用SlidingEventTimeWindows.of()来定义。
• 例如：

  stream.keyBy(...)
     .windo