说明
以下Window 窗口的4个相关重要组件：
- assigner（分配器）：如何将元素分配给窗口
- function：窗口函数，如：
max() - triger（触发器）：在什么条件下触发窗口的计算
- evictor（退出器）：定义从窗口中移除数据
KeyBy 窗口
先根据 key 分组后，然后对窗口数据进行聚合
dataStream
.keyBy("id")
//.timeWindow() // 废弃
// window：用于分组的流，拥有同一个key值的数据将进入同一个窗口，可以设置并行度
.window(WindowAssigner子类对象)
// 触发器：定义窗口什么时候关闭，触发计算并输出结果
[.trigger()] // 需要实现自定义的Trigger
// 移除器：定义移除某些数据的逻辑
[.evictor()] // 需要实现自定义的Evictor
// 输出结果后先不关闭窗口，延迟等待设定的时间，如果有迟到的数据就不断更新输出结果
[.allowedLateness(Time.minutes(1))]
// 将迟到的数据放入侧输出流
[.sideOutputLateData(outputTag)]
// 窗口函数：sum，min，max，minBy，maxBy...
.sum("temperature")
[.getSideOutput(...)]
WindowAssigner 子类
- SlidingEventTimeWindows：滑动事件时间窗口
- SlidingProcessingTimeWindows：滑动处理时间窗口
- TumblingEventTimeWindows：滚动事件时间窗口
- TumblingProcessingTimeWindows：滚动处理时间窗口
非 KeyBy 窗口
没使用 keyBy() 分组后的的流，是把 所有的数据 进行聚合，并行度只能为 1
dataStream
//.timeWindowAll() // 废弃
// windowAll：用于非分组的流，每进入一条数据就增加一个窗口，每个窗口处理一条数据，并行度始终为1
.windowAll(WindowAssigner子类对象)
.countWindowAll()
// 触发器：定义窗口什么时候关闭，触发计算并输出结果
[.trigger()] // 需要实现自定义的Trigger
// 移除器：定义移除某些数据的逻辑
[.evictor()] // 需要实现自定义的Evictor
// 输出结果后先不关闭窗口，延迟等待设定的时间，如果有迟到的数据就不断更新输出结果
[.allowedLateness(Time.minutes(1))]
// 将迟到的数据放入侧输出流
[.sideOutputLateData(outputTag)]
// 窗口函数：sum，min，max，minBy，maxBy...
.sum("")
[.getSideOutput(...)]
https://blog.csdn.net/weixin_45034316/article/details/115673608