1.Flink实战之CountWindowr的滚动窗口、滑动窗口WindowsAPI使用示例
2.Flink 中极其重要的 Time 与 Window 详细解析(深度好文，建议收藏)

Flink实战之CountWindowr的滚动窗口、滑动窗口WindowsAPI使用示例

       Flink的窗口机制是数据流处理中一种核心概念，它允许系统对数据流进行分组、聚合和处理。生鲜社区团购源码窗口可以大致分为两类：CountWindow和TimeWindow。

       CountWindow是一种基于数据条数的窗口，与时间无关，而TimeWindow则基于时间生成窗口。TimeWindow又可以进一步细分为滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）和会话窗口（Session Window）。

       本文主要介绍CountWindow的两种类型：滚动窗口（Tumbling Window）和滑动窗口（Sliding Window），并提供相应的代码示例。

       CountWindow 是根据窗口中相同 key 元素的数量来触发执行的，执行时计算元素数量达到窗口大小的 key 对应的结果。窗口大小是指相同 Key 的元素数量，而非输入元素总数。

       ### CountWindow 的如何识别燕窝源码滚动窗口使用示例

       默认的 CountWindow 是滚动窗口，只需指定窗口大小即可。当输入某一个 key 的统计数达到预设值时，就会触发窗口执行。

       **示例**：进行分组聚合（keyBy），当输入某一 key 的统计数达到 5 时，输出结果。

       **代码示例**：使用终端命令 nc -lk 输入数据，查看效果。

       ### CountWindow 的jeb反编译 源码滑动窗口使用示例

       滑动窗口与滚动窗口在函数名上一致，但传参时需指定两个参数：窗口大小（window_size）和滑动大小（sliding_size）。

       **示例**：代码中的 sliding_size 设为 2，每收到两个相同 key 的数据即计算一次。计算的窗口范围为最近输入的 5 个元素。每当某 key 的个数达到 2 时，触发计算，计算最近 个输入 key 的统计。

       **代码示例**：终端命令 nc -lk 输入数据，查看效果，矿井逃生源码输入 次 "hello"，每遇到前后输入有 2 次 "hello" 即计算一次，计算范围为最近 次有 "hello" 输入的统计。

       本文仅提供对 Flink 窗口机制的简要介绍及示例，后续将撰写更多关于 Flink Table API 和 SQL 的实战应用文章。欢迎关注，共同进步。

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Flink 中极其重要的 Time 与 Window 详细解析(深度好文，建议收藏)

       Flink作为实时流处理引擎，其核心概念围绕流式和实时计算展开。其中，时间(Time)与窗口(Window)是不可或缺的部分，它们决定了数据处理的边界和时序逻辑。

       Time与Window详解

       Flink中的时间分为三种类型，处理流式数据时，事件时间(eventTime)尤为重要。通过Window，无限数据流被划分成有限的处理块，如滚动窗口、滑动窗口和会话窗口，分别对应固定时间长度和数据量划分边界。

       滚动窗口：固定时间长度，无重叠，适用于统计每个时间段的聚合。

       滑动窗口：固定时间长度，有重叠，适用于近段时间内统计。

       会话窗口：基于事件活动时间，无固定长度和开始时间，适用于会话行为的分析。

       例如，计算每秒内汽车通过红绿灯的数量，Flink可能使用TimeWindow，数据发送方通过nc模拟，Flink使用Processing Time处理默认数据。

       CountWindow与Apply

       CountWindow基于窗口内相同key的数量触发计算，而Apply则允许自定义处理，适用于复杂计算，如单词统计。

       Watermark与EventTime

       <Flink处理乱序数据时引入了Watermark，它结合EventTime和Window确保数据在特定时间触发处理，即便存在网络延迟和乱序。允许的迟到时间可通过allowedLateness设置，迟到数据会被保存和获取以进行后期处理。