云星数据---Apache Flink实战系列(精品版)】：Flink其他操作及内容002-Flink基于流的windowAndFunction操作001

一、流处理的基本概念

1.全局窗口（Global Windows）

1.1全局窗口概念

1.用户上京东购物，会进行一系列的操作，比如（点击、浏览、搜索、购买、付款等），用户的操作可以被记录为用户操作数据流。2.京东上的用户会同时有多个，每个用户的操作都是独立的，随机的，因此用户之间的行为没有必然联系，没有统一规律。3.该窗口仅在有一个自定义trigger时才有用。否则由于global window没有触发条件，永远不会发生计算任务。

1.2全局窗口定义

//global windowsinput    .keyBy(<key selector>)    .window(GlobalWindows.create())

2.翻滚窗口(Tumbling Windows)

2.1翻滚窗口概念

1.如果我们用原来的tumbling-window对stream进行窗口划分，也就是用统一的时间去划分window，    你会发现，用户的连续行为划分的不自然。因为有多个用户，你只用一共时间去划分，这种划分方法会    造成本来一连串的操作被划分到不同的window中去了2.如果你定义window size为5分钟，window function每次调用都会得到5分钟的统计信息。

2.2翻滚窗口概念定义

// tumbling event-time windowsinput    .keyBy(<key selector>)    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))    .<windowed transformation>(<window function>)// tumbling processing-time windowsinput    .keyBy(<key selector>)    .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))    .<windowed transformation>(<window function>)

3.滑动窗口（Sliding Windows）

3.1滑动窗口概念

滑动窗口的数据是有重叠的

3.2滑动窗口定义

// sliding event-time windowsinput    .keyBy(<key selector>)    .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))    .<windowed transformation>(<window function>)// sliding processing-time windowsinput    .keyBy(<key selector>)    .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))    .<windowed transformation>(<window function>)

4.会话窗口（Session Windows）

4.1会话窗口概念

1.用户的行为有时是一连串的，形成的数据流也是一连串的2.我们把每一串称为一个session，不同的用户的session划分结果是不一样的。3.我们把这种window称作SessionWindow

4.2会话窗口定义

// event-time session windowsinput    .keyBy(<key selector>)    .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(10)))    .<windowed transformation>(<window function>)// processing-time session windowsinput    .keyBy(<key selector>)    .window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(10)))    .<windowed transformation>(<window function>)