Flink教程（11）- Flink高级API（Window）

01 引言

在前面的博客，我们已经对Flink批流一体API的使用有了一定的了解了，有兴趣的同学可以参阅下：

• 《Flink教程（01）- Flink知识图谱》
• 《Flink教程（02）- Flink入门》
• 《Flink教程（03）- Flink环境搭建》
• 《Flink教程（04）- Flink入门案例》
• 《Flink教程（05）- Flink原理简单分析》
• 《Flink教程（06）- Flink批流一体API（Source示例）》
• 《Flink教程（07）- Flink批流一体API（Transformation示例）》
• 《Flink教程（08）- Flink批流一体API（Sink示例）》
• 《Flink教程（09）- Flink批流一体API（Connectors示例）》
• 《Flink教程（10）- Flink批流一体API（其它）》

在前面的教程，我们知道Flink的四大基石十分重要，如下图，本文先讲解下Window：

02 Window

流计算中一般在对流数据进行操作之前都会先进行开窗，即基于一个什么样的窗口上做这个计算，Flink提供了开箱即用的各种窗口，比如滑动窗口、滚动窗口、会话窗口以及非常灵活的自定义的窗口。

2.1 为什么需要Window？

在流处理应用中，数据是连续不断的，有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。

在这种情况下，我们必须定义一个窗口(window)，用来收集最近1分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。

2.2 Window分类 2.2.1 按照time和count分类

• 时间窗口（time-window） ：根据时间划分窗口,如:每xx分钟统计最近xx分钟的数据
• 数量窗口（count-window）：根据数量划分窗口,如:每xx个数据统计最近xx个数据

2.2.2 按照slide和size分类

窗口有两个重要的属性，窗口大小size和滑动间隔slide，根据它们的大小关系可分为:

• 滚动窗口（tumbling-window）: size=slide，比如: 每隔10s统计最近10s的数据
• 滑动窗口（sliding-window）：size>slide，比如:每隔5s统计最近10s的数据

注意：当size