Flink中的时间和窗口

在批处理统计中，我们可以等待一批数据都到齐后，统一处理。但是在实时处理统计中，我们是来一条就得处理一条，那么我们怎么统计最近一段时间内的数据呢？引入“窗口”。

所谓的“窗口”，一般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。

一.窗口（Window）

1.1 窗口的概念

Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。

正确理解:在Flink中，窗口其实并不是一个“框”，应该把窗口理解成一个“桶”。在Flink中，窗口可以把流切割成有限大小的多个“存储桶” (bcket): 每个数据都会分发到对应的桶中，当到达窗口结束时间时，就对每个桶中收集的数据进行计算处理。

且Flink 中的窗口并不是事先创建好的，而是动态创建的。当有落在窗口范围中的数据到达时才会创建对应的窗口。

例如需要将数据按照时间进行统计计算，就可以将数据按小时进行分桶，0点~1点放在一个桶中，1点~两点放到一个桶中。

窗口是由窗口分配器和窗口函数组成的。

1.2 窗口的分类

Flink 中除了最简单的时间窗口外，还可以使用各种不同类型的窗口来实现需求。

1.2.1 按照驱动（度量）类型分

窗口其实截取有界流的一种方式，如何定义截取的开始时机和结束时机，这就叫做窗口的驱动类型。

(1) 时间窗口（Time Window）

时间窗口就是以时间点来定义窗口的开始和结束，截取出的就是某一时间段的数据。到达结束时间，窗口则不再继续收集数据，触发计算输出结果，并将窗口销毁关闭。

时间窗口并不是以第一条数据来的时间+窗口长度为一个窗口，而且整数向下取整。

例如：

一个基于时间的窗口，且窗口长度为7。

1分12秒一条数据达到，其实这条数据不属于 [ 12 ，19 ），而是属于 [ 10，20 )。

(2) 计数窗口（Count Window）

计数窗口基于元素的个数来截取数据，到达固定的个数时就触发计算并关闭窗口。每个窗口截取数据的个数，就是窗口的大小。

1.2.2 按照窗口分配数据的规则分类

根据分配数据的规则，窗口的具体实现可以分为4类：滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）、会话窗口（Session Window），以及全局窗口（Global Window）。

(1)  滚动窗口（Tumbling Window）

滚动窗口有固定的大小，是一种对数据的“均匀切分”的划分方式。窗口间不会重叠，也不会产生间隔，每个数据只会属于一个窗口。

滚动窗口可以根据时间和数据个数定义，需要的参数就是窗口大小（window size）。例如可以定义长度为1小时的滚动窗口，则每小时会进行一次统计，也可以定义一个长度为10的滚动计数窗口，则每10个数会进行一次统计。

应用：对每个时间段做聚合统计。

(2) 滑动窗口（Sliding Window）

滑动窗口的大小也是固定的，当窗口间并不一定是无缝连接的，可以错开一定的位置。

定义滑动窗口的参数有两个：除去窗口大小 (window size)之外，还有一个“滑动步长”(window slide)它其实就代表了窗口计算的频率。窗口在结束时间触发计算输出结果，那么滑动步长就代表了计算频率。

当滑动步长小于窗口大小时，滑动窗口就会出现重叠，这时数据也可能会被同时分配到多个窗口中。而具体的个数就由窗口大小和滑动步长的比值 (size/slide) 来决定。
滚动窗口也可以看作是一种特殊的滑动窗口一-窗口大小等于滑动步长 (size =slide)。

滑动窗口适合计算结果更新频率非常高的场景。

同样的，滑动窗口也支持以时间和数据个数来定义。

(3) 会话窗口（Session Window）

会话窗口，是基于“会话” (session) 来来对数据进行分组的。会话窗口只能基于时间来定义。

会话窗口中，最重要的参数就是会话的超时时间，也就是两个会话窗口之间的最小距离。如果两条数据达到的间隔小于定义的会话超时时间，那为保持会话，数据都属于同一个窗口；如果两条数据达到的间隔大于定义的会话超时时间，则为两个不同的会话，数据也就不在一个窗口。

(4) 全局窗口（Global Window） 

这种窗口全局有效，会把相同key的所有数据都分配到同一个窗口中。这种窗口没有结束的时候,
默认是不会做触发计算的。如果希望它能对数据进行计算处理，还需要自定义“触发器”
(Tiigger)

1.2.3 四种时间窗口的演示

(1)  滚动窗口

 public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
                        .socketTextStream("xxx.xxx.xxx.xxx", 1234)
                        .map(new MyMapFunctionImpl());

        KeyedStream sensorKS = sensorDS.keyBy(WaterSensor::getId);

        // 1、指定 窗口分配器 使用滚动窗口，窗口长度为10s，每10s的数据在一个窗口内
        WindowedStream sensorWs = sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));

        SingleOutputStreamOperator process = sensorWs.process(new ProcessWindowFunction() {
            /**
             *
             * @param s The key for which this window is evaluated. 该窗口的 Key
             * @param context The context in which the window is being evaluated. 窗口上下文
             * @param elements The elements in the window being evaluated.  窗口中所有的数据
             * @param out A collector for emitting elements.    采集器
             * @throws Exception
             */
            @Override
            public void process(String s,
                                ProcessWindowFunction.Context context,
                                Iterable elements,
                                Collector out) throws Exception {
                long start = context.window().getStart();
                long end = context.window().getEnd();
                String windowStart = DateFormatUtils.format(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                String windowEnd = DateFormatUtils.format(end, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                long count = elements.spliterator().estimateSize();
                out.collect("窗口的开始时间：" + windowStart + "--窗口的结束时间：" + windowEnd + " --key 为" + s + "的窗口数据包含[" + elements.toString() + "] " + count + "条数据");
            }
        });

        process.print();

        env.execute();
    }

输入：

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
s1,1,1
s1,2,2
s1,3,3
s1,4,4
s1,5,5
s1,6,6

结果： 

 (2) 滑动窗口

// 2、 滑动窗口，窗口长度为10s，滑动步长为 5s （窗口重叠 5s）
WindowedStream sensorWs = sensorKS
        .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(5)));

输入：

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
s1,1,1
s1,2,2
s1,3,3
s1,4,4
s1,5,5
s1,6,6
s1,7,7

 输出：

(3) 会话窗口 

// 3、会话窗口，会话超时时间为 10s
WindowedStream sensorWs = sensorKS
        .window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)));

输入：

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
s1,1,1
s1,2,2
s1,3,3

// 等待10s

s1,4,4
s1,5,5
s1,6,6

// 等待十秒

s1,7,7

输出：

 (4) 动态会话窗口

// 4、动态会话窗口，可以动态指定会话超时时间
WindowedStream sensorWs = sensorKS.window(ProcessingTimeSessionWindows.withDynamicGap(
        new SessionWindowTimeGapExtractor() {
            @Override
            public long extract(WaterSensor element) {
                // 根据数据中的属性自定义指定会话超时间，会话单位是毫秒
                // 以数据中的 vc * 1000 毫秒为会话超时间
                return element.getVc() * 1000;
            }
        }
));

1.2.4 两种计数窗口的演示

(1) 滚动窗口

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    env.setParallelism(1);

    SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
                    .socketTextStream("xxx.xxx.xxx.xxx", 1234)
                    .map(new MyMapFunctionImpl());

    KeyedStream sensorKS = sensorDS.keyBy(WaterSensor::getId);

    // 计数窗口
    // 滚动窗口：每3条为一个窗口
    WindowedStream sensorWs = sensorKS.countWindow(3);

    SingleOutputStreamOperator process = sensorWs.process(new ProcessWindowFunction() {

        @Override
        public void process(String s, ProcessWindowFunction.Context context, Iterable elements, Collector out) throws Exception {
            out.collect("窗口包含==>" + elements.toString() + "==>" + elements.spliterator().estimateSize() + "条数据");
        }
    });

    process.print();

    env.execute();
}

 输入：

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
s1,1,1
s1,2,2
s1,3,3,
s1,4,4
s1,5,5
s1,6,6

输出：

(2) 滑动窗口

// 滑动窗口：窗口长度为3，滑动步长为1
WindowedStream sensorWs = sensorKS
        .countWindow(3,1);

输入：

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 8877
s1,1,1
s1,2,2
s1,3,3
s1,4,4

输出：

1.3 窗口API概览

(1) 按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）

在定义窗口操作之前，首先要确定数据流有没有进行 KeyBy 操作。

(1.1) 非按键分区（Non-Keyed Windows）

如果没有进行keyBy，那么原始的DataStream就不会分成多条逻辑流。这时窗口逻辑只能在一个任务（task）上执行，就相当于并行度变成了1。

基于DataStream调用.windowAll()定义窗口

stream.windowAll(...)

(1.2) 按键分区窗口（Keyed Windows）

经过按键分区keyBy操作后，数据流会按照key被分为多条逻辑流（logical streams），这就是KeyedStream。基于KeyedStream进行窗口操作时，窗口计算会在多个并行子任务上同时执行。相同key的数据会被发送到同一个并行子任务，而窗口操作会基于每个key进行单独的处理。所以可以认为，每个key上都定义了一组窗口，各自独立地进行统计计算。

例如有 Key分别为红、黄、蓝的三种数据，需要按照时间分桶，则在1点~2点之间，红、黄、蓝会各自单独创建一个桶，桶与桶之间互不干扰，到下一个时间点，则会各自创建对应的桶。

需要先对DataStream调用.keyBy()进行按键分区，然后再调用.window()定义窗口。

stream.keyBy(...).window(...)

(2) 代码中窗口API的调用

窗口操作主要有两个部分：窗口分配器（Window Assigners）和窗口函数（Window Functions）。

stream.keyBy()
        .window()
        .aggregate()

其中.window()方法需要传入一个窗口分配器，它指明了窗口的类型；而后面的.aggregate()方法传入一个窗口函数作为参数，它用来定义窗口具体的处理逻辑。窗口分配器有各种形式，而窗口函数的调用方法也不只.aggregate()一种

1.4 窗口分配器

定义窗口分配器（Window Assigners）是构建窗口算子的第一步，它的作用就是定义数据应该被“分配”到哪个窗口。所以可以说，窗口分配器其实就是在指定窗口的类型。

窗口按照驱动类型可以分成时间窗口和计数窗口，而按照具体的分配规则，又有滚动窗口、滑动窗口、会话窗口、全局窗口四种。除去需要自定义的全局窗口外，其他常用的类型Flink中都给出了内置的分配器实现，我们可以方便地调用实现各种需求。

窗口分配器就是根据是否进行了 KeyBy 操作，直接调用 window() / windowAll()。

... sensorKS = sensorDS.keyBy(WaterSensor::getId);
// 1.1 基于时间的窗口
// 滚动窗口，窗口长度为10s，每10s的数据在一个窗口内
sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));
// 滑动窗口，窗口长度为10s，滑动步长为2s(窗口重叠2s)
sensorKS.window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(2)));
//  会话窗口，会话间隔为10s
sensorKS.window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)));


// 1.2 基于计数的窗口
//  滚动窗口，窗口长度为10个元素(每10个元素在一个窗口内)
sensorKS.countWindow(10); 
// 滑动窗口，窗口长度为10个元素，滑动步长为2个元素
sensorKS.countWindow(10,2); 
// 全局窗口，计数窗口的底层实现，自定义窗口时使用
sensorKS.window(GlobalWindows.create()); 

1.5 窗口函数

第一步用窗口分配器将数据收集在窗口中后，则需要定义窗口函数对窗口收集的数据进行计算操作。

窗口函数根据处理的方式可以分为两类：增量聚合函数和全窗口函数。

1.5.1 增量聚合函数（ReduceFunction / AggregateFunction）

窗口将数据收集起来，最基本的处理操作就是进行聚合。每来一条数据，就在之前的结果上聚合一次，这就是“增量聚合”。

典型的增量聚合函数有两个：ReduceFunction和AggregateFunction。

(1) 规约函数（ReduceFunction）

需求案例：读取 Socket 的水位数据，计算每30s中的VC 累加和 , 并在窗口触发时输出结果。

/**
 * 窗口函数：增量聚合 Reduce
 */
public class WindowReduceDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
                        .socketTextStream("xxx.xxx.xxx.xxx", 1234)
                        .map(new MyMapFunctionImpl());

        KeyedStream sensorKS = sensorDS.keyBy(WaterSensor::getId);

        // 1、指定 窗口分配器 使用滚动窗口，窗口长度为30s，每30s的数据在一个窗口内
        WindowedStream sensorWs = sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(30)));

        // 2、窗口函数： 增量聚合 Reduce
        /**
         *  窗口函数的 Reduce ：
         *      1、相同的 Key 的第一条数据来的时候，不会调用 Reduce 方法
         *      2、增量聚合的意思是：数据来一条就基于上次的结果计算一次，但不会输出
         *      3、在窗口触发(结束)时，才会输出窗口的最终计算结果
         */
        SingleOutputStreamOperator reduce = sensorWs.reduce(new ReduceFunction() {
            @Override
            public WaterSensor reduce(WaterSensor v1, WaterSensor v2) throws Exception {
                System.out.println("调用 Reduce 方法：上一条数据：" + v1 + "-----当前数据：" + v2);
                return new WaterSensor(v1.getId(), v1.getTs(), v1.getVc() + v2.getVc());
            }
        });

        // 输出窗口计算结果
        reduce.print();

        env.execute();
    }
}

输入：

/**
 *  30s内输入完成
 *     
 *  因为使用的KeyBy，相同Key才会被分配到一个窗口中，所以id要一致  
 *      
 */
[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
s1,1,1
s1,2,2
s1,3,3
s1,4,4
s1,5,5
s1,6,6

结果：

调用 Reduce 方法：上一条数据：WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1}-----当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=2, vc=2}
调用 Reduce 方法：上一条数据：WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=3}-----当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=3, vc=3}
调用 Reduce 方法：上一条数据：WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=6}-----当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=4, vc=4}
调用 Reduce 方法：上一条数据：WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=10}-----当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=5, vc=5}
调用 Reduce 方法：上一条数据：WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=15}-----当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=6, vc=6}
WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=21}

Reduce小结：

1. 相同的 Key 的第一条数据来的时候，不会调用 Reduce 方法

2. 增量聚合的意思是：数据来一条就基于上次的结果计算一次，但不会输出

3. 在窗口触发(结束)时，才会输出窗口的最终计算结果

(2) 聚合函数（AggregateFunction）

ReduceFunction可以解决大多数归约聚合的问题，而AggregateFunction可以看作是ReduceFunction的通用版本，所以AggregateFunction使用更为灵活，在ReduceFunction中，输入类型、中间状态存储类型、输出类型都必要保持类型一致，而AggregateFunction有三种类型：输入类型（IN）、累加器类型（ACC）和输出类型（OUT），三种类型都可以不同。

与上面需求一致：

/**
 * 窗口函数：增量聚合 Aggregate 
 */
public class WindowAggregateDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
                        .socketTextStream("xxx.xxx.xxx.xxx", 1234)
                        .map(new MyMapFunctionImpl());

        KeyedStream sensorKS = sensorDS.keyBy(WaterSensor::getId);

        // 1、指定 窗口分配器 使用滚动窗口，窗口长度为30s，每30s的数据在一个窗口内
        WindowedStream sensorWs = sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(30)));

        // 2、窗口函数： 增量聚合 Aggregate
        /**
         * 1、本窗口的第一条数据达到时，创建窗口、初始化累加器
         * 2、增量聚合：数据来一条计算一次（调用add方法）
         * 3、窗口输出时调用一次getResult方法
         * 4、输入类型、累加器、输出类型 三者可以类型不一致
         */
        SingleOutputStreamOperator aggregate = sensorWs.aggregate(new AggregateFunction() { // 输入类型, 累加器类型(存储中间计算值), 输出类型

            /**
             *  初始化累加器
             */
            @Override
            public Integer createAccumulator() {
                System.out.println("初始化累加器");
                return 0;
            }

            /**
             *  具体的聚合逻辑
             */
            @Override
            public Integer add(WaterSensor waterSensor, Integer integer) {
                System.out.println("调用add方法 当前数据：" + waterSensor);
                return integer + waterSensor.getVc();
            }

            /**
             *  窗口触发时获取最终计算结果并输出
             */
            @Override
            public String getResult(Integer integer) {
                System.out.println("调用getResult方法");
                return integer.toString();
            }

            @Override
            public Integer merge(Integer integer, Integer acc1) {
                // 只有会话窗口才会调用
                System.out.println("调用merge方法");
                return null;
            }
        });

        // 输出窗口计算结果
        aggregate.print();

        env.execute();
    }
}

输入：

/**
 *  30s内输入完成 
 */

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
s1,1,1
s1,2,2
s1,3,3
s1,4,4
s1,5,5
s1,6,6
s1,7,7

输出结果：

初始化累加器
调用add方法 当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1}
调用add方法 当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=2, vc=2}
调用add方法 当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=3, vc=3}
调用add方法 当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=4, vc=4}
调用add方法 当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=5, vc=5}
调用add方法 当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=6, vc=6}
调用add方法 当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=7, vc=7}
调用getResult方法
28

Aggregate 小结：

1.三个需实现的接口，一个会话窗口需实现的接口      

createAccumulator()：创建一个累加器，这就是为聚合创建了一个初始状态，每个聚合任务只会调用一次。

merge()：合并两个累加器，并将合并后的状态作为一个累加器返回。（会话窗口使用）

getResult()：从累加器中提取聚合的输出结果。

add()：将输入的元素添加到累加器中。

2.本窗口的第一条数据达到时，创建窗口、初始化累加器

3.增量聚合：数据来一条计算一次（调用add方法）

4.窗口输出时调用一次getResult方法

5.输入类型、累加器、输出类型 三者可以类型不一致

1.5.2 全窗口函数（full window functions）

全窗口函数与增量聚合函数不同，增量聚合函数是数据来一条处理一条，而全窗口函数是将数据全部收集起来，等到窗口触发时才统一计算。并且全窗口函数的可以获取更多的信息，例如窗口的上下文信息（比如窗口的结束时间）。

在Flink中，全窗口函数也有两种：WindowFunction（不推荐）和ProcessWindowFunction。

(1) 窗口函数（WindowFunction）

WindowFunction 是老版本的通用窗口函数接口，但是没有提供更多的信息，也没有提供高级的功能，所以不推荐使用，可以被ProcessWindowFunction全覆盖。

stream
    .keyBy()
    .window()
    .apply(new MyWindowFunction());

(2)  处理窗口函数（ProcessWindowFunction）

ProcessWindowFunction是Window API中最底层的通用窗口函数接口。除了可以拿到窗口中的所有数据之外，ProcessWindowFunction还可以获取到一个“上下文对象”（Context）。这个上下文对象非常强大，不仅能够获取窗口信息，还可以访问当前的时间和状态信息。这里的时间就包括了处理时间（processing time）和事件时间水位线（event time watermark）。这就使得ProcessWindowFunction更加灵活、功能更加丰富，其实就是一个增强版的WindowFunction。

/**
 * 窗口函数：全窗口函数 Process
 */
public class WindowProcessDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
                        .socketTextStream("xxx.xxx.xxx.xxx", 1234)
                        .map(new MyMapFunctionImpl());

        KeyedStream sensorKS = sensorDS.keyBy(WaterSensor::getId);

        // 1、指定 窗口分配器 使用滚动窗口，窗口长度为10s，每10s的数据在一个窗口内
        WindowedStream sensorWs = sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(30)));

        SingleOutputStreamOperator process = sensorWs.process(new ProcessWindowFunction() {
            /**
             *
             * @param s The key for which this window is evaluated. 该窗口的 Key
             * @param context The context in which the window is being evaluated. 窗口上下文
             * @param elements The elements in the window being evaluated.  窗口中所有的数据
             * @param out A collector for emitting elements.    采集器
             * @throws Exception
             */
           @Override
            public void process(String s, 
                                ProcessWindowFunction.Context context, 
                                Iterable elements, 
                                Collector out) throws Exception {
                long start = context.window().getStart();
                long end = context.window().getEnd();
                String windowStart = DateFormatUtils.format(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                String windowEnd = DateFormatUtils.format(end, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                long count = elements.spliterator().estimateSize();
                out.collect("窗口的开始时间：" + windowStart + "--窗口的结束时间：" + windowEnd + " --key 为" + s + "的窗口数据包含[" + elements.toString() + "] " + count + "条数据");
            }
        });

        process.print();

        env.execute();
}

输入：

[root@VM-55-27-centos ~]# nc -lk 1234
s1,1,1
s1,2,2
s1,3,3
s1,4,4
s1,5,5

输出：

窗口的开始时间：2023-11-18 11:13:30 000--窗口的结束时间：2023-11-18 11:13:00 000 
--key 为s1的窗口数据包含
[
[WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1}, 
WaterSensor{id='s1', ts=2, vc=2}, 
WaterSensor{id='s1', ts=3, vc=3},
WaterSensor{id='s1', ts=4, vc=4}, 
WaterSensor{id='s1', ts=5, vc=5}]
] 
5条数据

1.5.3 增量聚合和全窗口函数的结合使用

增量函数的优点是数据来一条处理一条，只存储中间计算值，所以占用的空间少。而全窗口需要储存窗口内的所有数据，最后再进行统一计算，但可以上下文获取到更多的窗口信息。在实际开发中，则可以结合这两者的优点。

在调用WindowedStream的.reduce()和.aggregate()方法时，不止可以传入一个ReduceFunction或AggregateFunction进行增量聚合，其实还可以传入第二个参数：一个全窗口函数，可以是WindowFunction或者ProcessWindowFunction。

public class WindowAggregateAndProcessDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
                        .socketTextStream("xxx.xxx.xxx.xxx", 1234)
                        .map(new MyMapFunctionImpl());

        KeyedStream sensorKS = sensorDS.keyBy(WaterSensor::getId);

        // 1、指定 窗口分配器 使用滚动窗口，窗口长度为10s，每10s的数据在一个窗口内
        WindowedStream sensorWs = sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(30)));

        /**
         * 增量聚合函数 与 全窗口函数 一起使用
         */
        SingleOutputStreamOperator aggregate = sensorWs.aggregate(
                new MyAggregateFunc(),
                new MyProcessFunc()
        );

        // 输出窗口计算结果
        aggregate.print();

        env.execute();
    }

    private static class MyAggregateFunc implements AggregateFunction{

        @Override
        public Integer createAccumulator() {
            System.out.println("初始化累加器");
            return 0;
        }

        @Override
        public Integer add(WaterSensor waterSensor, Integer integer) {
            System.out.println("调用add方法 当前数据：" + waterSensor);
            return integer + waterSensor.getVc();
        }

        @Override
        public String getResult(Integer integer) {
            System.out.println("调用getResult方法");
            return integer.toString();
        }

        @Override
        public Integer merge(Integer integer, Integer acc1) {
            System.out.println("调用merge方法");
            return null;
        }
    }

    private static class MyProcessFunc extends ProcessWindowFunction {

        @Override
        public void process(String s, ProcessWindowFunction.Context context, Iterable elements, Collector out) throws Exception {
            long start = context.window().getStart();
            long end = context.window().getEnd();
            String windowStart = DateFormatUtils.format(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
            String windowEnd = DateFormatUtils.format(end, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
            long count = elements.spliterator().estimateSize();
            out.collect("窗口的开始时间：" + windowStart + "--窗口的结束时间：" + windowEnd + " --key 为" + s + "的窗口数据包含" + elements + " " + count + "条数据");
        }
    }
}

输入：

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
s1,1,1
s1,2,2
s1,3,3
s1,4,4
s1,5,5

输出：

初始化累加器
调用add方法 当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1}
调用add方法 当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=2, vc=2}
调用add方法 当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=3, vc=3}
调用add方法 当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=4, vc=4}
调用add方法 当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=5, vc=5}
调用getResult方法
窗口的开始时间：2023-11-18 11:51:30 000--窗口的结束时间：2023-11-18 11:52:00 000 --key 为s1的窗口数据包含[15] 1条数据

增量聚合和全窗口函数的结合使用的效果：增量聚合结束后将计算结果(只有一条)发给全窗口函数进行处理。

二.时间语义

2.1 Flink中的时间语义

数据在网络传输中会存在一定的延迟，也意味着数据从生产到Flink真正处理的时间也存在延迟。数据被生产的时刻则被称为“事件时间”，数据被Flink真正处理的时刻被称为“处理时间”，到底以哪一种时间作为衡量标准，就是所谓的“时间语义”。

在实际应用中，事件时间往往会被作为参数传递，例如MySQL数据表的 create_time 字段，或者是前端传来的时间戳。使用事件时间更能保证数据的准确性。

从 Flink 1.12 版本开始，事件时间为默认的时间语义。

三. 水位线（Watermark）

3.1事件时间和窗口

在窗口的处理过程中，我们可以基于数据的时间戳，自定义一个“逻辑时钟”。这个时钟代表的是数据的时间进展，而不会随着系统时间而自动流逝，而是靠新数据的时间戳来推动的，且只会向前推进。

这样的好处在于，在 Flink 的计算过程中可以完全不依赖系统时间，不论何时进行统计处理，都可以靠着逻辑时钟保证窗口计算的正确性。

3.2 什么是水位线

在Flink中，用来衡量事件时间进展的标记，就被称作“水位线”（Watermark）。

具体实现上，水位线其实就是一个时间戳，作为数据流的标记，用来指示当前的事件时间，当某个数据到来之后，就可以从这个数据中提取时间戳，作为当前水位线的时间戳了。

水位线是会被 Flink 存储的。

(1) 有序流中的水位线 

1、理想状态(数据量小)：数据可以按照生成顺序进入流中，每条数据产生一个水位线。

2、实际应用中，如果当前数据量非常大，数据间的时间差非常小， 如果也按照每条数据产生一个水位线则会非常影响效率。所以为了提高效率，一般可以每隔一段时间生成一个水位线。        

(2) 乱序流中的水位线 

在分布式系统中，由于网络传输的不确定性，可能导致数据达到的时间并不是有序的，这就是“乱序数据”。

1、乱序流+数据量小

还是靠数据来驱动，来一条数据就提取其时间戳作为水位线插入，不过现在是乱序数据，在生成水位线前，需要先判断当前数据的时间戳是否大于之前的水位线，如果大于才生成新的水位线，否则就不生成新的水位线。也就是说，只有数据的时间戳比当前时钟大，才能推动时钟前进，这时才插入水位线。

2、乱序流+数据量大

数据量大则可以周期性的生成水位线来提升效率。并且保存之前数据的最大时间戳，需要插入水位线时，可以将这个最大时间戳作为水位线插入。

3、乱序流+迟到数据

迟到数据指的是，例如有一个第9秒生产的数据，但是第11秒才到达Flink，那么则会落到[ 10 , 20 ) 的窗口中。

我们无法正确处理“迟到”的数据。为了让窗口能够正确收集到迟到的数据，我们也可以等上一段时间，比如2秒;也就是用当前已有数据的最大时间戳减去2秒，就是要插入的水位线的时间戳。这样的话，9秒的数据到来之后，事件时钟不会直接推进到9秒，而是进展到了7秒。必须等到11秒的数据到来之后，事件时钟才会进展到9秒，这时迟到数据也都已收集齐，0~9秒的窗口就可以正确计算结果了。

现在我们知道，水位线就代表了当前的事件时间时钟，而且可以在数据的时间戳基础上加一些延迟来保证不丢数据，这一点对于乱序流的正确处理非常重要 

3.3 水位线和窗口的工作原理

在 Flink 中，窗口其实并不是一个固定位置的框，而是理解为一个“桶”，在Flink中，窗口可以把流切割成有限大小的多个“存储桶”(对应窗口);每个数据都会分发到对应的桶中，当到达窗口结束时间时，就对每个桶中收集的数据进行计算处理。

3.4 生成水位线

3.4.1 生成水位线的总体原则

完美的水位线是“绝对正确”的，也就是一个水位线一旦出现，就表示这个时间之前的数据已经全部到齐、之后再也不会出现了。不过如果要保证绝对正确，就必须等足够长的时间，这会带来更高的延迟。

如果希望处理更快、实时性更强，则可以将水位线延迟设置得低些，不过这样会导致很多迟到数据被窗口遗漏，计算结果不准确；如果计算结果的准确性有要求，则可以将水位线延迟设置得高些，这样会导致处理延迟增加。

所以Flink中的水位线，其实是流处理中对低延迟和结果正确性的一个权衡机制，而且把控制的权力交给了程序员，我们可以在代码中定义水位线的生成策略。

3.4.2 水位线生成策略

在 Flink 的 DataStream API 中，有一个单独用于生成水位线的方法：.assignTimestampsAndWatermarks()，它主要用来为流中的数据分配时间戳，并生成水位线来指示事件时间。

DataStream stream = env.addSource(new DataSource());

DataStream withTimestampsAndWatermarks = 
    stream.assignTimestampsAndWatermarks();

说明：WatermarkStrategy作为参数，这就是所谓的“水位线生成策略”。WatermarkStrategy是一个接口，该接口中包含了一个“时间戳分配器”TimestampAssigner和一个“水位线生成器”WatermarkGenerator。

3.4.3 Flink内置水位线

(1) 有序流(时间戳单调递增)中内置水位线设置

对于有序流，主要特点就是时间戳单调增长，而不会出现迟到数据的问题。这是周期性生成水位线的最简单的场景，直接调用WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()方法就可以实现。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
                    .socketTextStream("xxx.xxx.xxx.xxx", 1234)
                    .map(new MyMapFunctionImpl());

    // ***定义 WaterMark 策略
    WatermarkStrategy waterSensorWatermarkStrategy = WatermarkStrategy
            // 单调递增的事件时间，没有延迟时间
            .forMonotonousTimestamps()
            // 指定 时间戳分配器，从数据中提取
            .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner() {
                /**
                 *
                 * @param waterSensor 当前数据
                 * @param l
                 * @return
                 */
                @Override
                public long extractTimestamp(WaterSensor waterSensor, long l) {
                    System.out.println("当前数据：" + waterSensor + " ==> l:" + l);
                    // 从数据中返回的时间戳(毫秒))
                    return waterSensor.getTs() * 1000L;
                }
    });
    // ***指定 watermark策略
    SingleOutputStreamOperator sensorWithWaterMark = sensorDS
            .assignTimestampsAndWatermarks(waterSensorWatermarkStrategy);

    sensorWithWaterMark
            .keyBy(WaterSensor::getId)
            // ***使用事件时间的窗口，而非处理时间的窗口 10s的滚动窗口
            .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
            .process(new ProcessWindowFunction() {
                @Override
                public void process(String s,
                                    ProcessWindowFunction.Context context,
                                    Iterable elements,
                                    Collector out) throws Exception {
                    long start = context.window().getStart();
                    long end = context.window().getEnd();
                    String windowStart = DateFormatUtils.format(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                    String windowEnd = DateFormatUtils.format(end, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                    long count = elements.spliterator().estimateSize();
                    out.collect("窗口的开始时间：" + windowStart + "--窗口的结束时间：" + windowEnd + " --key 为" + s + "的窗口数据包含[" + elements.toString() + "] " + count + "条数据");
                }
            }).print();

    env.execute();
}

输入：

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
s1,1,1
s1,2,2
s1,3,3
s1,4,4
s1,7,7
s1,9,9
s1,10,10
s1,15,15
s1,20,20

输出：

当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=2, vc=2} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=3, vc=3} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=4, vc=4} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=7, vc=7} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=9, vc=9} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=10, vc=10} ==> l:-9223372036854775808
窗口的开始时间：1970-01-01 08:00:00 000--窗口的结束时间：1970-01-01 08:00:10 000 --key 为s1的窗口数据包含[[WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1}, WaterSensor{id='s1', ts=2, vc=2}, WaterSensor{id='s1', ts=3, vc=3}, WaterSensor{id='s1', ts=4, vc=4}, WaterSensor{id='s1', ts=7, vc=7}, WaterSensor{id='s1', ts=9, vc=9}]] 6条数据

当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=15, vc=15} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=20, vc=20} ==> l:-9223372036854775808
窗口的开始时间：1970-01-01 08:00:10 000--窗口的结束时间：1970-01-01 08:00:20 000 --key 为s1的窗口数据包含[[WaterSensor{id='s1', ts=10, vc=10}, WaterSensor{id='s1', ts=15, vc=15}]] 2条数据

有序流的水位线设置非常简单，就是把数据中表示事件时间的属性返回。

(2) 乱序流中内置水位线设置

由于乱序流中需要等待迟到数据到齐，所以必须设置一个固定量的延迟时间。这时生成水位线的时间戳，就是当前数据流中最大的时间戳减去延迟时间的结果再-1。调用WatermarkStrategy. forBoundedOutOfOrderness()传入最大延迟时间。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
                    .socketTextStream("xxx.xxx.xxx.xxx", 1234)
                    .map(new MyMapFunctionImpl());

    // ***定义 WaterMark 策略
    WatermarkStrategy waterSensorWatermarkStrategy = WatermarkStrategy
            // 乱序的事件时间，需设置最大等待时间（当前窗口水位线 = 当前窗口最大事件时间 - 等待时间）
            .forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) // 设置最大等待时间为3s
            // 指定 时间戳分配器，从数据中提取
            .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner() {
                /**
                 *
                 * @param waterSensor 当前数据
                 * @param l
                 * @return
                 */
                @Override
                public long extractTimestamp(WaterSensor waterSensor, long l) {
                    System.out.println("当前数据：" + waterSensor + " ==> l:" + l);
                    // 返回的时间戳(毫秒))
                    return waterSensor.getTs() * 1000L;
                }
    });
    // ***指定 watermark策略
    SingleOutputStreamOperator sensorWithWaterMark = sensorDS
            .assignTimestampsAndWatermarks(waterSensorWatermarkStrategy);

    sensorWithWaterMark
            .keyBy(WaterSensor::getId)
            // ***使用事件时间的窗口，而非处理时间的窗口 10s的滚动窗口
            .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
            .process(new ProcessWindowFunction() {
                @Override
                public void process(String s,
                                    ProcessWindowFunction.Context context,
                                    Iterable elements,
                                    Collector out) throws Exception {
                    long start = context.window().getStart();
                    long end = context.window().getEnd();
                    String windowStart = DateFormatUtils.format(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                    String windowEnd = DateFormatUtils.format(end, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                    long count = elements.spliterator().estimateSize();
                    out.collect("窗口的开始时间：" + windowStart + "--窗口的结束时间：" + windowEnd + " --key 为" + s + "的窗口数据包含[" + elements.toString() + "] " + count + "条数据");
                }
            }).print();

    env.execute();
 }

输入：

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
s1,1,1    // 水位线 = -2
s1,2,2    // 水位线 = -1
s1,6,6    // 水位线 = 3
s1,8,8    // 水位线 = 5
s1,5,5    // 水位线 = 2
s1,9,9    // 水位线 = 6
s1,10,10  // 水位线 = 7
s1,7,7    // 水位线 = 4
s1,12,12  // 水位线 = 9
s1,3,3    // 水位线 = 0
s1,13,13  // 水位线 = 10 窗口触发关闭

输出：

当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=2, vc=2} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=6, vc=6} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=8, vc=8} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=5, vc=5} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=9, vc=9} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=10, vc=10} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=7, vc=7} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=12, vc=12} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=3, vc=3} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=13, vc=13} ==> l:-9223372036854775808
窗口的开始时间：1970-01-01 08:00:00 000--窗口的结束时间：1970-01-01 08:00:10 000 --key 为s1的窗口数据包含[[WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1}, WaterSensor{id='s1', ts=2, vc=2}, WaterSensor{id='s1', ts=6, vc=6}, WaterSensor{id='s1', ts=8, vc=8}, WaterSensor{id='s1', ts=5, vc=5}, WaterSensor{id='s1', ts=9, vc=9}, WaterSensor{id='s1', ts=7, vc=7}, WaterSensor{id='s1', ts=3, vc=3}]] 8条数据

(3) 内置水位线生成原理

• 都是周期性生成水位线的，默认200ms
• 有序流水位线生成：当前最大事件时间 - 1ms
• 乱序流水位线生成：当前最大事件时间 - 最大等待时间 - 1ms
• 有序流就是一种特殊的乱序流，最大等待时间为0

3.4.4 自定义水位线生成器 

(1) 周期性水位线生成器（Periodic Generator）

需要自定义周期性水位线生成器则可以实现WatermarkGenerator中的onEvent 记录事件时间、onPeriodicEmit 周期性生成水位线。

public class MyPeriodWatermarkGenerator implements WatermarkGenerator {

    private Long maxTs; // 当前最大时间戳

    private Long delayTime; // 等待时间

    public MyPeriodWatermarkGenerator(Long delayTime) {
        this.delayTime = delayTime;
        maxTs = Long.MIN_VALUE - this.delayTime - 1 ;
    }

    /**
     * 每条数据来都会调用一次该方法。主要用于记录、更新当前最大的时间戳
     * @param t
     * @param l
     * @param watermarkOutput
     */
    @Override
    public void onEvent(T t, long l, WatermarkOutput watermarkOutput) {
        maxTs = Math.max(maxTs , l);
    }

    /**
     * 周期性调用，主要用于周期性生成 Watermark
     * @param watermarkOutput
     */
    @Override
    public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput watermarkOutput) {
        watermarkOutput.emitWatermark(new Watermark(maxTs));
    }
}

在选择水位线生成器时，则可以使用这个自定义水位线生成器。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
                .addSource(new DataSource())
                .map(new MyMapFunctionImpl());

WatermarkStrategy waterSensorWatermarkStrategy = WatermarkStrategy
        .forGenerator(new WatermarkStrategy() {
            @Override
            public WatermarkGenerator createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context) {
                // 使用自定义水位生成器并设置等待时间
                return new MyPeriodWatermarkGenerator<>(3000l);
            }
        }) 
        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner() {
            // 事件时间提取器
            @Override
            public long extractTimestamp(WaterSensor waterSensor, long l) {
                return waterSensor.getTs() * 1000L;
            }
});

(2) 断点式水位线生成器（Punctuated Generator）

断点式生成器会不停地检测onEvent()中的事件，当发现带有水位线信息的事件时，就立即生成水位线。我们把生成水位线的逻辑写在onEvent方法当中即可。

/**
 * 断点式水位线
 */
public class MyPuntuatedWatermarkGenerator implements WatermarkGenerator {

    private Long maxTs; // 当前最大时间戳

    private Long delayTime; // 等待时间

    public MyPuntuatedWatermarkGenerator(Long delayTime) {
        this.delayTime = delayTime;
        maxTs = Long.MIN_VALUE - this.delayTime - 1 ;
    }

    /**
     * 每条数据来都会调用一次该方法。主要用于记录、更新当前最大的时间戳，并且立即更新当前水位线
     * @param t
     * @param l
     * @param watermarkOutput
     */
    @Override
    public void onEvent(T t, long l, WatermarkOutput watermarkOutput) {
        maxTs = Math.max(maxTs , l);
        watermarkOutput.emitWatermark(new Watermark(maxTs));
    }

    /**
     * 周期性调用，断点式不需要
     * @param watermarkOutput
     */
    @Override
    public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput watermarkOutput) {
        watermarkOutput.emitWatermark(new Watermark(maxTs));
    }
}

(3) 在数据源中生成水位线

我们可以直接在自定义的数据源中抽取事件时间，然后生成水位线。这里要注意的是，在自定义数据源中发送了水位线以后，就不能再在程序中使用assignTimestampsAndWatermarks方法来生成水位线了。在自定义数据源中生成水位线和在程序中使用assignTimestampsAndWatermarks方法生成水位线二者只能取其一。

public static void main(String[] args) throws Exception {

    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    FileSource fileSource = FileSource.forRecordStreamFormat(new TextLineInputFormat(), new Path("input/words.txt")).build();

    // 在数据源中发送水位线 乱序流-延迟3s
    env.fromSource(fileSource,WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)),"file").print();

    env.execute();

}

3.5  水位线的传递

水位线并不能代表整个程序的处理进度，而是只能代表某个子任务的处理进度，因为水位线会随着数据往下游传递，也就是说不同节点的处理进度是不一样的。

在多并行度下的流处理中，上游任务处理完水位线、时钟改变之后，要把当前的水位线再次发出，广播给所有的下游子任务。而当一个任务接收到多个上游并行任务传递来的水位线时，会以最小的那个作为当前任务的事件时钟，向下游传递。

例子：并行度为2，算子链为：source -> map -> 水位线乱序 延迟3s ->  时间滚动窗口 大小为10

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(2);

    SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
                    .socketTextStream("xxx.xxx.xxx.xxx", 1234)
                    .map(new MyMapFunctionImpl());

    // ***定义 WaterMark 策略
    WatermarkStrategy waterSensorWatermarkStrategy = WatermarkStrategy
            // 乱序的事件时间，需设置最大等待时间（当前窗口水位线 = 当前窗口最大事件时间 - 等待时间）
            .forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) // 设置最大等待时间为3s
            // 指定 时间戳分配器，从数据中提取
            .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner() {
                /**
                 *
                 * @param waterSensor 当前数据
                 * @param l
                 * @return
                 */
                @Override
                public long extractTimestamp(WaterSensor waterSensor, long l) {
                    System.out.println("当前数据：" + waterSensor + " ==> l:" + l);
                    // 返回的时间戳(毫秒))
                    return waterSensor.getTs() * 1000L;
                }
    });
    // ***指定 watermark策略
    SingleOutputStreamOperator sensorWithWaterMark = sensorDS
            .assignTimestampsAndWatermarks(waterSensorWatermarkStrategy);

    sensorWithWaterMark
            .keyBy(WaterSensor::getId)
            // ***使用事件时间的窗口，而非处理时间的窗口 10s的滚动窗口
            .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
            .process(new ProcessWindowFunction() {
                @Override
                public void process(String s,
                                    ProcessWindowFunction.Context context,
                                    Iterable elements,
                                    Collector out) throws Exception {
                    long start = context.window().getStart();
                    long end = context.window().getEnd();
                    String windowStart = DateFormatUtils.format(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                    String windowEnd = DateFormatUtils.format(end, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                    long count = elements.spliterator().estimateSize();
                    out.collect("窗口的开始时间：" + windowStart + "--窗口的结束时间：" + windowEnd + " --key 为" + s + "的窗口数据包含[" + elements.toString() + "] " + count + "条数据");
                }
            }).print();

    env.execute();
}

 输入：

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
s1,1,1
s1,2,2
s1,5,5
s1,7,7
s1,9,9
s1,10,10
s1,11,11
s1,12,12
s1,13,13
s1,14,14

输出：

当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=2, vc=2} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=5, vc=5} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=7, vc=7} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=9, vc=9} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=10, vc=10} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=11, vc=11} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=12, vc=12} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=13, vc=13} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=14, vc=14} ==> l:-9223372036854775808
2> 窗口的开始时间：1970-01-01 08:00:00 000--窗口的结束时间：1970-01-01 08:00:10 000 --key 为s1的窗口数据包含[[WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1}, WaterSensor{id='s1', ts=2, vc=2}, WaterSensor{id='s1', ts=5, vc=5}, WaterSensor{id='s1', ts=7, vc=7}, WaterSensor{id='s1', ts=9, vc=9}]] 5条数据

可以看到，在并行度为2下，水位线为10 (13-3) 时，并没有触发窗口输出，这就是因为在多并行度下，一个任务接收到多个上游并行任务传递来的水位线时，会以最小的那个作为当前任务的事件时钟，向下游传递。

分析：

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
s1,1,1   // 水位线：-2
s1,2,2   // 水位线: -1，多并行度下，向下传递最小的水位线 -2
s1,5,5   // 水位线: 2， 多并行度下，向下传递最小的水位线 -1
s1,7,7   // 水位线: 4， 多并行度下，向下传递最小的水位线  2
s1,10,10 // 水位线: 7， 多并行度下，向下传递最小的水位线  4
s1,11,11 // 水位线: 8， 多并行度下，向下传递最小的水位线  7
s1,12,12 // 水位线: 9， 多并行度下，向下传递最小的水位线  8
s1,13,13 // 水位线: 10，多并行度下，向下传递最小的水位线  9
s1,14,14 // 水位线: 11，多并行度下，向下传递最小的水位线  10 触发[ 0 , 10 )窗口输出

3.5.1 水位线的空闲等待

在多个上游并行任务中，如果有其中一个没有数据，由于当前Task是以最小的那个作为当前任务的事件时钟，就会导致当前Task的水位线无法推进，就可能导致窗口无法触发。这时候可以设置空闲等待。

例子：将数据以奇偶的规则放在不同的 KeyBy 分区，观察水位线推进

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// ！并行度为2
env.setParallelism(2);

SingleOutputStreamOperator socketDs = env
        .socketTextStream("xxx.xxx.xxx.xxx", 1234)
        // 重分区：当前数据 % 下游算子并行度
        .partitionCustom(new MyPartitioner(), r -> r)
        // 将输入的字符串转为整型
        .map(r -> Integer.parseInt(r))
        .assignTimestampsAndWatermarks(
                WatermarkStrategy
                        .forMonotonousTimestamps() // 单调递增的事件时间
                        .withTimestampAssigner((r, ts) -> r * 1000l) // 水位线提取器，将数据*1000作为水位线
        );

socketDs.keyBy( r -> r % 2) // 将数据奇偶划分，在两个不同的分区
        .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) // 开窗：十秒的滑动窗口
        .process(new ProcessWindowFunction() {
            @Override
            public void process(Integer integer, ProcessWindowFunction.Context context, Iterable elements, Collector out) throws Exception {
                long start = context.window().getStart();
                long end = context.window().getEnd();
                String windowStart = DateFormatUtils.format(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                String windowEnd = DateFormatUtils.format(end, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                long count = elements.spliterator().estimateSize();
                out.collect("窗口的开始时间：" + windowStart + "--窗口的结束时间：" + windowEnd + " --key 为" + integer + "的窗口数据包含[" + elements.toString() + "] " + count + "条数据");
            }
        }).print();

env.execute();

输入奇数：

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
3
5
7
9
11
13

 结果：控制台并无任何输出，也就意味着 [ 0 , 10 )窗口并没有被触发。

这是因为在多个上游并行任务中，当前task会以最小的那个作为当前任务的事件时钟，而将数据分为奇偶，则奇数在一个分区，偶数在一个分区，只输入奇数，那么另一个分区为空，就会导致当前水位线一直是 Long.MIN_VALUE ，从而无法正常推进水位线。

解决这个问题则可以通过设置空闲窗口时间withIdleness：

WatermarkStrategy
.>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(20))
// 设置空闲窗口时间为3s 窗口空闲3s则将空窗口的水位线标记为闲置
.withIdleness(Duration.ofSeconds(3));

官方介绍：

There are two places in Flink applications where a WatermarkStrategy can be used: 1) directly on sources and 2) after non-source operation.

The first option is preferable, because it allows sources to exploit knowledge about shards/partitions/splits in the watermarking logic. Sources can usually then track watermarks at a finer level and the overall watermark produced by a source will be more accurate. Specifying a WatermarkStrategy directly on the source usually means you have to use a source specific interface/ Refer to Watermark Strategies and the Kafka Connector for how this works on a Kafka Connector and for more details about how per-partition watermarking works there.

The second option (setting a WatermarkStrategy after arbitrary operations) should only be used if you cannot set a strategy directly on the source:

如果其中一个输入分割/分区/碎片有一段时间不携带事件，这意味着水印生成器也不能获得任何新的信息来为水印做基础。我们称之为空闲输入或空闲源。这是一个问题，因为您的一些分区可能仍然带有事件。在这种情况下，水印将被保留，因为它被计算为所有不同的平行水印的最小值。

为了解决这个问题，你可以使用一个 WatermarkStrategy 来检测闲置状态并将输入标记为闲置。为此，WatermarkStrategy 提供了一个方便的帮助器:

WatermarkStrategy
.>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(20))
.withIdleness(Duration.ofMinutes(1));

3.6 迟到数据的处理

迟到数据与乱序不同：乱序指的是数据到达Flink时的事件时间并不一定是顺序的；而迟到数据指的是当前数据的事件时间小于当前水位线，例如上一个窗口已经关闭了，属于上一个窗口的数据才达到。

3.6.1 推迟水位线推进

在水位线产生时，设置一个乱序容忍度（延迟时间），推迟系统时间的推进，保证窗口计算被延迟执行，为乱序的数据争取更多的时间进入窗口。

// 水位线生成延时10s
WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(10));

3.6.2 设置窗口延迟关闭

 窗口的生命周期是：触发计算 -> 销毁/关闭窗口。设置窗口延迟时间其实就是延长窗口的销毁/关闭时间。

设置窗口延迟时间也就是允许数据迟到。当触发了窗口计算后，会先计算当前的结果，但是此时并不会关闭窗口。以后每来一条迟到数据，就触发一次这条数据所在窗口计算(增量计算)。直到wartermark 超过了窗口结束时间+推迟时间，此时窗口会真正关闭。

未设置窗口延迟关闭：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
                    .socketTextStream("xxx.xxx.xxx.xxx", 1234)
                    .map(new MyMapFunctionImpl());

    // ***定义 WaterMark 策略
    WatermarkStrategy waterSensorWatermarkStrategy = WatermarkStrategy
            // 乱序的事件时间，需设置最大等待时间（当前窗口水位线 = 当前窗口最大事件时间 - 等待时间）
            .forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) // 设置最大等待时间为3s
            // 指定 时间戳分配器，从数据中提取
            .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner() {
                /**
                 *
                 * @param waterSensor 当前数据
                 * @param l
                 * @return
                 */
                @Override
                public long extractTimestamp(WaterSensor waterSensor, long l) {
                    System.out.println("当前数据：" + waterSensor + " ==> l:" + l);
                    // 返回的时间戳(毫秒))
                    return waterSensor.getTs() * 1000L;
                }
    });
    // ***指定 watermark策略
    SingleOutputStreamOperator sensorWithWaterMark = sensorDS
            .assignTimestampsAndWatermarks(waterSensorWatermarkStrategy);

    sensorWithWaterMark
            .keyBy(WaterSensor::getId)
            // ***使用事件时间的窗口，而非处理时间的窗口 10s的滚动窗口
            .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
            .process(new ProcessWindowFunction() {
                @Override
                public void process(String s,
                                    ProcessWindowFunction.Context context,
                                    Iterable elements,
                                    Collector out) throws Exception {
                    long start = context.window().getStart();
                    long end = context.window().getEnd();
                    String windowStart = DateFormatUtils.format(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                    String windowEnd = DateFormatUtils.format(end, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                    long count = elements.spliterator().estimateSize();
                    out.collect("窗口的开始时间：" + windowStart + "--窗口的结束时间：" + windowEnd + " --key 为" + s + "的窗口数据包含[" + elements.toString() + "] " + count + "条数据");
                }
            }).print();

    env.execute();
}

输入：

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
s1,1,1
s1,5,5
s1,10,10
s1,12,12
s1,13,13
s1,3,3

 输出：

当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=5, vc=5} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=10, vc=10} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=12, vc=12} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=13, vc=13} ==> l:-9223372036854775808
窗口的开始时间：1970-01-01 08:00:00 000--窗口的结束时间：1970-01-01 08:00:10 000 --key 为s1的窗口数据包含[[WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1}, WaterSensor{id='s1', ts=5, vc=5}]] 2条数据
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=3, vc=3} ==> l:-9223372036854775808

可以看到，当 s1,13,13 到来时，触发了 [ 0 , 10 ) 的窗口关闭，随后来的 s1,3,3 并不会再被 [ 0 , 10 ) 窗口计算。

设置窗口延迟关闭：

sensorWithWaterMark
        .keyBy(WaterSensor::getId)
        .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
        .allowedLateness(Time.seconds(3)) // 允许窗口延迟3s关闭

输入：

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
s1,2,2
s1,8,8
s1,13,13
s1,14,14
s1,5,5

输出：

当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=2, vc=2} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=8, vc=8} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=13, vc=13} ==> l:-9223372036854775808
窗口的开始时间：1970-01-01 08:00:00 000--窗口的结束时间：1970-01-01 08:00:10 000 --key 为s1的窗口数据包含[[WaterSensor{id='s1', ts=2, vc=2}, WaterSensor{id='s1', ts=8, vc=8}]] 2条数据
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=14, vc=14} ==> l:-9223372036854775808
当前数据：WaterSensor{id='s1', ts=5, vc=5} ==> l:-9223372036854775808
窗口的开始时间：1970-01-01 08:00:00 000--窗口的结束时间：1970-01-01 08:00:10 000 --key 为s1的窗口数据包含[[WaterSensor{id='s1', ts=2, vc=2}, WaterSensor{id='s1', ts=8, vc=8}, WaterSensor{id='s1', ts=5, vc=5}]] 3条数据

1.窗口允许迟到，则在关窗前，每一条迟到的数据达到，都会被窗口触发计算输出。

2.窗口真正被关闭后，迟到数据则无法再进入窗口。

3.6.3 使用侧流接收迟到的数据

利用之前的推迟水位线推进或设置窗口延迟关闭的方法，对于真正关窗的迟到数据都无法进行处理，Flink 提供了 sideOutputLateData() 将关窗后的迟到数据放入侧输出流。

.windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
.allowedLateness(Time.seconds(3))
.sideOutputLateData(lateWS)

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    
    env.setParallelism(1);

    SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
                    .socketTextStream("xxx.xxx.xxx.xxx", 1234)
                    .map(new MyMapFunctionImpl());

    // ***定义 WaterMark 策略
    WatermarkStrategy waterSensorWatermarkStrategy = WatermarkStrategy
            // 乱序的事件时间，需设置最大等待时间（当前窗口水位线 = 当前窗口最大事件时间 - 等待时间）
            .forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) // 设置最大等待时间为3s
            // 指定 时间戳分配器，从数据中提取
            .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner() {
                /**
                 *
                 * @param waterSensor 当前数据
                 * @param l
                 * @return
                 */
                @Override
                public long extractTimestamp(WaterSensor waterSensor, long l) {
                    // 返回的时间戳(毫秒))
                    return waterSensor.getTs() * 1000L;
                }
    });
    // ***指定 watermark策略
    SingleOutputStreamOperator sensorWithWaterMark = sensorDS
            .assignTimestampsAndWatermarks(waterSensorWatermarkStrategy);

    // ***指定侧输出流存放关窗后的迟到数据
    OutputTag outputTag = new OutputTag("late-data", Types.POJO(WaterSensor.class));

    SingleOutputStreamOperator process = sensorWithWaterMark
            .keyBy(WaterSensor::getId)
            // ***使用事件时间的窗口，而非处理时间的窗口 10s的滚动窗口
            .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
            .allowedLateness(Time.seconds(3)) // 允许窗口延迟3s关闭
            .sideOutputLateData(outputTag)
            .process(new ProcessWindowFunction() {
                @Override
                public void process(String s,
                                    ProcessWindowFunction.Context context,
                                    Iterable elements,
                                    Collector out) throws Exception {
                    long start = context.window().getStart();
                    long end = context.window().getEnd();
                    String windowStart = DateFormatUtils.format(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                    String windowEnd = DateFormatUtils.format(end, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS");
                    long count = elements.spliterator().estimateSize();
                    out.collect("窗口的开始时间：" + windowStart + "--窗口的结束时间：" + windowEnd + " --key 为" + s + "的窗口数据包含[" + elements.toString() + "] " + count + "条数据");
                }
            });

    // 获取侧输出流
    process.getSideOutput(outputTag).printToErr("测输出流中的迟到数据" + outputTag.getTypeInfo());

    process.print();

    env.execute();
}

输入：

[root@VM-55-24-centos ~]# nc -lk 1234
s1,1,1
s1,5,5
s1,10,10
s1,9,9
s1,13,13
s1,15,15
s1,16,16
s1,8,8
s1.12.12

 输出：

窗口的开始时间：1970-01-01 08:00:00 000--窗口的结束时间：1970-01-01 08:00:10 000 --key 为s1的窗口数据包含[[WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1}, WaterSensor{id='s1', ts=5, vc=5}, WaterSensor{id='s1', ts=9, vc=9}]] 3条数据
·测输出流中的迟到数据PojoType> WaterSensor{id='s1', ts=8, vc=8}
·测输出流中的迟到数据PojoType> WaterSensor{id='s1', ts=12, vc=12}

可以看到，在输入 s1,16,16 时已经关闭了 [ 0 , 10 ) 的窗口，后面迟到的数据放入了侧输出流。 

乱序、迟到的数据处理设置经验：

1. watermark等待时间不宜设置过大，一般是秒级别，在乱序和延迟之间取舍。
2. 设置一定的窗口允许迟到，只考虑大部分迟到数据，不考虑极端小部分的迟到数据。
3. 极端小部分迟到数据，放入侧输出流，获取后做处理。

三.基于时间的合流——双流联结（Join）

可以发现，根据某个key合并两条流，与关系型数据库中表的join操作非常相近。事实上，Flink中两条流的connect操作，就可以通过keyBy指定键进行分组后合并，实现了类似于SQL中的join操作；另外connect支持处理函数，可以使用自定义实现各种需求，其实已经能够处理双流join的大多数场景。

不过处理函数是底层接口，所以尽管connect能做的事情多，但在一些具体应用场景下还是显得太过抽象了。比如，如果我们希望统计固定时间内两条流数据的匹配情况，那就需要自定义来实现——其实这完全可以用窗口（window）来表示。为了更方便地实现基于时间的合流操作，Flink的DataStrema API提供了内置的join算子。

3.1 窗口联结（Window Join）

Flink为基于一段时间的双流合并专门提供了一个窗口联结算子，可以定义时间窗口，并将两条流中匹配公共键（key）的数据放在窗口中进行配对处理。

3.1.1 窗口联结的调用

用法：

stream1.join(stream2)
        .where() // 指定流1要连接的Key
        .equalTo() // 指定流2要连接的Key
        .window() // 两条流一起开窗
        .apply() // 处理逻辑

例子：两条流，匹配出同一时间内的Key相同的数据。

/**
 * Window Join
 */
public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env =         
    StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    // 数据流 1
    SingleOutputStreamOperator> ds1 = env.fromElements(
            new Tuple2<>("a", 1),
            new Tuple2<>("a", 2),
            new Tuple2<>("b", 3),
            new Tuple2<>("b", 4),
            new Tuple2<>("c", 4)
    ).assignTimestampsAndWatermarks(
            WatermarkStrategy
                    .>forMonotonousTimestamps() // 单调递增的事件时间
                    .withTimestampAssigner((v, ts) -> v.f1 * 1000));    // 水位线提取器

    // 数据流 1
    SingleOutputStreamOperator> ds2 = env.fromElements(
            new Tuple3<>("a", 3 , 11),
            new Tuple3<>("a", 11 , 22),
            new Tuple3<>("b", 6 , 3),
            new Tuple3<>("b", 9 , 13),
            new Tuple3<>("c", 10 , 12)
    ).assignTimestampsAndWatermarks(
            WatermarkStrategy
                    .>forMonotonousTimestamps()   // 单调递增的事件时间
                    .withTimestampAssigner((v, ts) -> v.f1 * 1000));     // 水位线提取器

    /**
     * Window Join
     * 1、落在同一时间窗口内的数据才能匹配
     * 2、根据数据中的某个Key进行匹配
     * 3、只能获取匹配成功的数据
     * 4、类似 Inner Join
     */
    DataStream join = ds1 // 第一条流
            .join(ds2) // join 第二条流
            .where(r1 -> r1.f0) // 第一条流中要匹配的key
            .equalTo(r2 -> r2.f0) // 第一条流中要匹配的key
            .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) // 十秒滚动窗口
            .apply(new JoinFunction, Tuple3, String>() {
                @Override
                public String join(Tuple2 v1, Tuple3 v2) throws Exception {
                    return v1 + "<===匹配===>" + v2;
                }
            });

    env.execute();
}

结果：

(a,1)<===匹配===>(a,3,11)
(a,2)<===匹配===>(a,3,11)
(b,3)<===匹配===>(b,6,3)
(b,3)<===匹配===>(b,9,13)
(b,4)<===匹配===>(b,6,3)
(b,4)<===匹配===>(b,9,13)

 只有Key匹配，且落在同一时间窗口的数据才能匹配。

3.1.2 间隔联结（Interval Join）

在有些场景下，我们要处理的时间间隔可能并不是固定的。这时显然不应该用滚动窗口或滑动窗口来处理，因为数据很可能卡在窗口的两侧边缘，例如 a,5 与 a,11 ,虽然Key相匹配，但是a,11属于 [ 10 , 20 ] 的窗口，则无法匹配，显然基于时间的窗口联合无能为力。

为了应对这样的需求，Flink提供了一种叫作“间隔联结”（interval join）的合流操作。顾名思义，间隔联结的思路就是针对一条流的每个数据，开辟出其时间戳前后的一段时间间隔，看这期间是否有来自另一条流的数据匹配。

下方的流a去间隔联结上方的流b，所以基于A的每个数据元素，都可以开辟一个间隔区间。我们这里设置下界为-2毫秒，上界为1毫秒。于是对于时间戳为2的A中元素，它的可匹配区间就是[0, 3],流B中有时间戳为0、1的两个元素落在这个范围内，所以就可以得到匹配数据对（2, 0）和（2, 1）。同样地，A中时间戳为3的元素，可匹配区间为[1, 4]，B中只有时间戳为1的一个数据可以匹配，于是得到匹配数据对（3, 1）。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    // 数据流 1
    SingleOutputStreamOperator> ds1 = env
            .socketTextStream("xxx.xxx.xxx", 1234)
            .map(new MapFunction>() {
                @Override
                public Tuple2 map(String s) throws Exception {
                    String[] data = s.split(",");
                    return Tuple2.of(data[0],Integer.valueOf(data[1]));
                }
            })
            .assignTimestampsAndWatermarks(
                    WatermarkStrategy
                            .>forMonotonousTimestamps()   // 单调递增的事件时间
                            .withTimestampAssigner((v, ts) -> v.f1 * 1000)
            ); ;

    // 数据流 2
    SingleOutputStreamOperator> ds2 = env
            .socketTextStream("xxx.xxx.xxx", 4321)
            .map(new MapFunction>() {
                @Override
                public Tuple3 map(String s) throws Exception {
                    String[] data = s.split(",");
                    return Tuple3.of(data[0],Integer.valueOf(data[1]),Integer.valueOf(data[2]));
                }
            })
            .assignTimestampsAndWatermarks(
                    WatermarkStrategy
                            .>forMonotonousTimestamps()   // 单调递增的事件时间
                            .withTimestampAssigner((v, ts) -> v.f1 * 1000)
            );     // 水位线提取器;

    // 两条流分别KeyBy，Key就是关联条件
    KeyedStream, String> ks1 = ds1.keyBy(k1 -> k1.f0);
    KeyedStream, String> ks2 = ds2.keyBy(k2 -> k2.f0);
    // 定义两个侧输出流存放左右流的迟到数据
    OutputTag> leftLateTag = new OutputTag<>("left-late", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
    OutputTag> rightLateTag = new OutputTag<>("right-late", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT,Types.INT));
    // 调用 Interval join 间隔联合
    SingleOutputStreamOperator process = ks1.intervalJoin(ks2)
            .between(Time.seconds(-2), Time.seconds(2)) // 上界偏移-2s，下界偏移2s
            .sideOutputLeftLateData(leftLateTag)   // 第一条流的迟到数据放入侧输出流
            .sideOutputRightLateData(rightLateTag) // 第二条流的迟到数据放入侧输出流
            .process(new ProcessJoinFunction, Tuple3, String>() {
                /**
                 *
                 * @param left join左边的流
                 * @param right join右边的流
                 * @param ctx 上下文信息
                 * @param out 采集器
                 * @throws Exception
                 */
                @Override
                public void processElement(Tuple2 left, Tuple3 right, ProcessJoinFunction, Tuple3, String>.Context ctx, Collector out) throws Exception {
                    out.collect(left + "<---匹配--->" + right);
                }
            });
    process.getSideOutput(leftLateTag).printToErr("左流迟到数据");
    process.getSideOutput(rightLateTag).printToErr("右流迟到数据");
    process.print();

    env.execute();
}

输入：

[root@VM-12-13-centos ~]# nc -lk 1234
1> a,6
3> a,10

[root@VM-12-13-centos ~]# nc -lk 4321
2> a,5,5
4> a,12,12
5> a,4,4

输出：

(a,6)<---匹配--->(a,5,5)
(a,10)<---匹配--->(a,12,12)
右流迟到数据> (a,4,4)

Interval join
1、只支持事件时间
2、指定上界、下界的偏移，负号代表时间往前，正号代表时间往后
3、process中，只能处理匹配上的数据
4、两条流关联后的watermark，以两条流中最小的为准
5、如果 当前数据的事件时间 < 当前的watermark，就是迟到数据， 主流的process不处理
        => between后，可以指定将 左流 或 右流 的迟到数据 放入侧输出流