Flink 窗口 Window 介绍

Posted 2022-09-03 @SmartSi

传送门：Flink 系统性学习笔记

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数据分析场景见证了批处理到流处理的演变过程。尽管批处理可以作为流处理的一种特殊情况来处理，但分析永无止境的流数据通常需要转变一种思维方式，并使用它自己的专门术语，例如，窗口、At-Least-Once 或者 Exactly-Once 处理语义。

对于刚刚接触流处理的人来说，这种思维方式的转变以及新的专业术语可能会让他们感到非常困惑。但是，Apache Flink 作为一个为生产环境而生的流处理器，具有易于使用并且表达能力很强的 API 来定义高级流分析程序。Flink 的 API 在数据流上有非常灵活的窗口定义，使其能在其他开源流处理器中脱颖而出。

在这篇文章中，我们主要讨论用于流处理的窗口的概念，介绍 Flink 的内置窗口，并说明其对自定义窗口语义的支持。

1. 什么是窗口？它们有什么用？

我们拿交通传感器的例子来说明，传感器每15秒统计通过某个位置的车辆数量。结果流看起来像如下所示：

如果现在我们想知道有多少辆车经过这个位置，我们只需简单的将每15秒统计的数量相加即可。但是，传感器流的本质是连续产生数据。像这样的流永远都不会结束，更不可能计算出可以返回的最终和。换一种思路，我们可以滚动计算总和，即为每个输入