Flink Window型別及使用原理案例實戰-Flink牛刀小試

摘要： 版權宣告：本套技術專欄是作者（秦凱新）平時工作的總結和昇華，通過從真實商業環境抽取案例進行總結和分享，並給出商業應用的調優建議和叢集環境容量規劃等內容，請持續關注本套部落格。版權宣告：禁止轉載，歡迎學習。QQ郵箱地址：[email protected]，如有任何問題，可隨時聯絡。 1 Wi...

版權宣告：本套技術專欄是作者（秦凱新）平時工作的總結和昇華，通過從真實商業環境抽取案例進行總結和分享，並給出商業應用的調優建議和叢集環境容量規劃等內容，請持續關注本套部落格。版權宣告：禁止轉載，歡迎學習。QQ郵箱地址：[email protected]，如有任何問題，可隨時聯絡。

1 Window(視窗)型別

• 聚合事件（比如計數、求和）在流上的工作方式與批處理不同。 比如，對流中的所有元素進行計數是不可能的，因為通常流是無限的（無界的）。所以，流上的聚合需要由 window 來劃定範圍，比如 “計算過去的5分鐘” ，或者 “最後100個元素的和” 。
• window是一種可以把無限資料切割為有限資料塊的手段 視窗可以是 時間驅動的 【Time Window】（比如：每30秒）或者 資料驅動的【Count Window】 （比如：每100個元素）。

• 視窗通常被區分為不同的型別:

  tumbling windows：滾動視窗 【沒有重疊】 
  sliding windows：滑動視窗 【有重疊】
  session windows：會話視窗 
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