梧桐生湘云
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Flink窗口与水位线不得不说的秘密

        众所周知，Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界流进行有状态计算。在我们的这个Flink框架中，自Flink1.12.0正式发布流批一体统一运行之后，我们的实时计算框架真正步入了Flink的时代，flink实现了流批一体，那么在我们的flink计算中怎么实现我们的批处理，这时候就有了这个窗口的概念；

        在我们的flink框架中有四大基石：时间语义（time）、状态编程（State）、检查点（checkpoint）、窗口（Window）；窗口（Window）概念是将我们的数据流根据时间分片来划分一个个窗口，用于我们更好实现数据的批处理；下面就说一下我们的窗口；

        

窗口概念

        窗口：将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，串口是处理无界流的核心；

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窗口更像一个“桶”，将流切割成有限大小的多个存储桶，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。

  • 动态创建：当有落在这个窗口区间范围的数据到达时，才创建对应的窗口
  • 窗口关闭：到达窗口结束时间时，窗口就触发计算并关闭

窗口的分类

  按驱动类型分类

        通常我们数据的事件流通过什么标准来划分窗口叫做窗口的“驱动类型”，常见有时间窗口、计数窗口；

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 （1）时间窗口（timeWindow）

        时间窗口以时间点

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