Window
Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以Flink 底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。而窗口（window）就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。Flink 提供了非常完善的窗口机制。
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。
Windows 是处理无限流的核心。Windows 将流拆分为有限大小的“桶”，我们可以对其进行计算。
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在实时计算领域, 经常会有如下的需求:
每隔xx时间, 计算最近xx时间的数据,
如:
每隔10min,计算最近24h的热搜词
每隔5s,计算最近1min的股票行情数据
每隔10min,计算最近1h的广告点击量
....
这些实时需求的实现就需要借助窗口!
窗口就是 从什么地方开始 到什么地方结束的 一种表示方法。
Window有哪些控制属性?
为了完成上面提到的需求, 需要使用窗口来完成, 但是窗口需要有如下的属性才可以
窗口的长度(大小): 决定了要计算最近多长时间的数据
窗口的间隔: 决定了每隔多久计算一次
举例：每隔10min,计算最近24h的热搜词，24小时是长度，每隔10分钟是间隔。
Flink窗口应用代码结构
Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一个个窗口，对窗口内的数据进行处理。本文将介绍如何在Flink上进行窗口的计算。
一个Flink窗口应用的大致骨架结构如下所示：
l Keyed Window --键控窗口
// Keyed Window
stream.keyBy(...) <- 按照一个Key进行分组.window(...) <- 将数据流中的元素分配到相应的窗口中[.trigger(...)] <- 指定触发器Trigger（可选）[.evictor(...)] <- 指定清除器Evictor(可选).reduce/aggregate/process/apply() <- 窗口处理函数Window Functionl Non-Keyed Window
// Non-Keyed Window
stream.windowAll(...) <- 不分组，将数据流中的所有元素分配到相应的窗口中[.trigger(...)] <- 指定触发器Trigger（可选）[.evictor(...)] <- 指定清除器Evictor(可选).reduce/aggregate/process() <- 窗口处理函数Window Function在上面，方括号([…]) 中的命令是可选的。这表明 Flink 允许您以多种不同的方式自定义窗口逻辑，使其最适合您的需求。
首先：我们要决定是否对一个DataStream按照Key进行分组，这一步必须在窗口计算之前进行。经过keyBy的数据流将形成多组数据，下游算子的多个实例可以并行计算。windowAll不对数据流进行分组，所有数据将发送到下游算子单个实例上。决定是否分组之后，窗口的后续操作基本相同，经过windowAll的算子是不分组的窗口（Non-Keyed Window），它们的原理和操作与Keyed Window类似，唯一的区别在于所有数据将发送给下游的单个实例，或者说下游算子的并行度为1。
窗口的生命周期
Flink窗口的骨架结构中有两个必须的两个操作：
- 使用窗口分配器（WindowAssigner）将数据流中的元素分配到对应的窗口。
- 当满足窗口触发条件后，对窗口内的数据使用窗口处理函数（Window Function）进行处理，常用的Window Function有reduce、aggregate、process。
其他的trigger、evictor则是窗口的触发和销毁过程中的附加选项，主要面向需要更多自定义的高级编程者，如果不设置则会使用默认的配置。
上图是窗口的生命周期示意图，假如我们设置的是一个10分钟的滚动窗口，第一个窗口的起始时间是0:00，结束时间是0:10，后面以此类推。当数据流中的元素流入后，窗口分配器会根据时间（Event Time或Processing Time）分配给相应的窗口。相应窗口满足了触发条件，比如已经到了窗口的结束时间，会触发相应的Window Function进行计算。注意，本图只是一个大致示意图，不同的Window Function的处理方式略有不同。
从数据类型上来看，一个DataStream经过keyBy转换成KeyedStream，再经过window转换成WindowedStream，我们要在之上进行reduce、aggregate或process等Window Function，对数据进行必要的聚合操作。
Window的分类
Window可以分成两类：
CountWindow：按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关。
滚动计数窗口，每隔N条数据，统计前N条数据
滑动计数窗口，每隔N条数据，统计前M条数据
滚动时间窗口，每隔N时间，统计前N时间范围内的数据，窗口长度N，滑动距离N
滑动时间窗口，每隔N时间，统计前M时间范围内的数据，窗口长度M，滑动距离N
会话窗口，按照会话划定的窗口
基于时间的滑动和滚动窗口 [重点]
滚动窗口- TumblingWindow概念
流是连续的，无界的（有明确的开始，无明确的结束）
假设有个红绿灯，提出个问题：计算一下通过这个路口的汽车数量
对于这个问题，肯定是无法回答的，为何？
因为，统计是一种对固定数据进行计算的动作。
因为流的数据是源源不断的，无法满足固定数据的要求（因为不知道何时结束）
那么，我们换个问题：统计1分钟内通过的汽车数量
那么，对于这个问题，我们就可以解答了。因为这个问题确定了数据的边界，从无界的流数据中，取出了一部分有边界的数据子集合进行计算。
描述完整就是：每隔1分钟，统计这1分钟内通过汽车的数量。窗口长度是1分钟，时间间隔是1分钟，所以这样的窗口就是滚动窗口。
那么，这个行为或者说这个统计的数据边界，就称之为窗口。
同时，我们的问题，是以时间来划分被处理的数据边界的，那么按照时间划分边界的就称之为：时间窗口
反之，如果换个问题，统计100辆通过的车里面有多少宝马品牌，那么这个边界的划分就是按照数量的，这样的称之为：计数窗口
同时，这样的窗口被称之为滚动窗口，按照窗口划分依据分为：滚动时间窗口、滚动计数窗口。
滑动窗口– SlidingWindow概念
同样是需求，改为：
每隔1分钟，统计前面2分钟内通过的车辆数
对于这个需求我们可以看出，窗口长度是2分钟，每隔1分钟统计一次，窗口长度和时间间隔不相等，并且是大于关系，就是滑动窗口
或者：每通过100辆车，统计前面通过的50辆车的品牌占比
对于这个需求可以看出，窗口长度是50辆车，但是每隔100辆车统计一次
对于这样的窗口，我们称之为滑动窗口。
那么在这里面，统计多少数据是窗口长度（如统计2分钟内的数据，统计50辆车中的数据）
隔多久统计一次称之为滑动距离（如，每隔1分钟，每隔100辆车）
那么可以看出，滑动窗口，就是滑动距离不等于窗口长度的一种窗口
比如，每隔1分钟 统计先前5分钟的数据，窗口长度5分钟，滑动距离1分钟，不相等
比如，每隔100条数据，统计先前50条数据，窗口长度50条，滑动距离100条，不相等
那如果相等呢？相等就是比如：每隔1分钟统计前面1分钟的数据，窗口长度1分钟，滑动距离1分钟，相等。
对于这样的需求可以简化成：每隔1分钟统计一次数据，这就是前面说的滚动窗口
那么，我们可以看出：
滚动窗口：窗口长度= 滑动距离
滑动窗口：窗口长度！= 滑动距离
总结：其中可以发现，对于滑动窗口：
滑动距离> 窗口长度，会漏掉数据，比如：每隔5分钟，统计前面1分钟的数据（滑动距离5分钟，窗口长度1分钟，漏掉4分钟的数据）这样的东西，没人用。
滑动距离< 窗口长度，会重复处理数据，比如：每隔1分钟，统计前面5分钟的数据（滑动距离1分钟，窗口长度5分钟，重复处理4分钟的数据）
滑动距离= 窗口长度，不漏也不会重复，也就是滚动窗口
- 窗口的长度(大小) > 窗口的间隔 : 如每隔5s, 计算最近10s的数据 【滑动窗口】
- 窗口的长度(大小) = 窗口的间隔: 如每隔10s,计算最近10s的数据 【滚动窗口】
- 窗口的长度(大小) < 窗口的间隔: 每隔15s,计算最近10s的数据 【没有名字,不用】
会话窗口 [了解]
Session 会话，一次会话。就是谈话。
设置一个会话超时时间间隔即可, 如10分钟,那么表示:
如果10分钟没有数据到来, 就计算上一个窗口的数据
窗口的范围：
窗口的判断是按照毫秒为单位
如果窗口长度是5秒
窗口的开始: start
窗口的结束: start + 窗口长度 -1 毫秒
比如窗口长度是5秒, 从0开始
那么窗口结束是: 0 + 5000 -1 = 4999
