Flinkは、時間ウィンドウ、セッションウィンドウ、統計ウィンドウなど、さまざまなウィンドウをサポートしています。基本的に、考えられるすべてのことを実現できます。
タイムウィンドウ（タイムウィンドウ）
最も単純で最も一般的に使用されるウィンドウの形式は、時間ベースのウィンドウです。Flinkは、次の3種類のタイムウィンドウをサポートしています。
最初のもの：タンブリングタイムウィンドウ
ロールオーバー時間ウィンドウのウィンドウは固定されています。たとえば、1分の時間ウィンドウが設定されている場合、時間ウィンドウは現在の1分以内のデータのみを計算し、前の1分または次の1分のデータを考慮しません。
時間は調整され、データは2つのウィンドウに同時に表示されず、重複しません
2番目：スライディングタイムウィンドウ（スライディングタイムウィンドウ）
スライドウィンドウは、その名前が示すように、時間ウィンドウがスライドしています。したがって、概念的には、理解すべき2つの概念があります。
ウィンドウ：ウィンドウのサイズを定義する必要があります
スライド：ウィンドウ内のスライドのサイズを定義する必要がありますが、理論的には、スライドのサイズはウィンドウサイズを超えることはできません。
スライドウィンドウは、固定ウィンドウのより一般的な形式です。スライドウィンドウは、固定ウィンドウの長さとスライド間隔構成
ウィンドウの長さは固定されており、重複する部分が存在する可能性があります
3番目：セッションウィンドウ（セッションウィンドウ）
これは、指定された時間のタイムアウトギャップと組み合わされた一連のイベントで構成されます。つまり、一定期間新しいデータが受信されない場合、新しいウィンドウが生成されます。
主な機能は次のとおりです。時間の調整が行われない
window() 方法接收的输入参数是一个WindowAssigner
WindowAssigner 负责将每条输入的数据分发到正确的window中
Flink提供了通用的WindowAssigner
滚动窗口（tumbling window)
滑动窗口(sliding window)
会话窗口（session window)
全局窗口（global window)
创建不同类型的窗口
滚动时间窗口（tumbling time window）
timeWindow（Time.seconds(15))
滑动时间窗口（sliding time window)
.timeWindow(Time.seconds(15),Time.seconds(5))
会话窗口（session window)
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(10))
窗口函数（window function）
window function 定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作，可以分为两类；
增量聚合函数（incrementalggergation functions)
每条数据来了就会进行计算，保持一个简单的状态
ReduceFunction， AggregateFunction
全窗口函数（full windowfunctions）
先把窗口所有数据收集起来，等到计算的时候会遍历所有数据
ProcessWindowFunction
其他一些常用的API
.trigger()---------触发器
定义window什么时候关闭，触发计算并输出结果
.evicotr()---------移除器
定义移除某些数据的逻辑
.allowedLateness() ------允许处理迟到的数据
.sideOutputLateData() -----将迟到的数据放入侧输出流
.getSideOutput() ----获取侧输出流
理論によれば、それはまだ長い間かわいい、最後の栗
データのバッチがファイルから読み取られると仮定すると、統計は15秒ごとに作成され、ウィンドウ内の各センサーのすべての温度の最小値と最小タイムスタンプが取得されます。
新しいscalaオブジェクトWindowTest.scalaを作成します
package com.mafei.apitest
import com.mafei.sinktest.SensorReadingTest5
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{StreamExecutionEnvironment, createTypeInformation}
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
object WindowTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建执行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
// env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) //以事件时间作为窗口聚合
//env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime) //以数据进入flink的时间作为窗口时间
// env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime) //以Flink实际处理时间作为窗口时间
//如果发现没有输出，那可能是因为数据太少，不到15s都处理完成了，可以换成socket或者kafka来进行测试
val inputStream = env.readTextFile("/opt/java2020_study/maven/flink1/src/main/resources/sensor.txt")
env.setParallelism(1)
inputStream.print()
//先转换成样例类类型
val dataStream = inputStream
.map(data => {
val arr = data.split(",") //按照,分割数据，获取结果
SensorReadingTest5(arr(0), arr(1).toLong, arr(2).toDouble) //生成一个传感器类的数据，参数中传toLong和toDouble是因为默认分割后是字符串类别
})
//每15秒统计一次，窗口内各传感器所有温度的最小值，以及最小的时间戳
val resultStream = dataStream
.map(data=>(data.id,data.temperature,data.timestamp))
.keyBy(_._1) //按照二元组的第一个元素（id)分组
// .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(15))) //滚动时间窗口
// .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(15),Time.seconds(3))) //滑动时间窗口，15秒一个窗口，每次往后划3秒
// .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(15))) //会话窗口，超过15秒算下一个会话
// .countWindow(15) //滚动计数窗口
.timeWindow(Time.seconds(15)) //每15秒统计一次，滚动时间窗口
// .minBy(1) //第二个元素做最小值的统计,如果只是获取所有温度的最小值，直接用这个方法就可以了。。
.reduce((curRes,newData)=>(curRes._1, curRes._2.min(newData._2),newData._3))
resultStream.print()
env.execute()
}
}
//上面reduce代码如果用这个自定义的方式也是一样可以实现，效果是一样的
class MyReducer extends ReduceFunction[SensorReadingTest5]{
override def reduce(t: SensorReadingTest5, t1: SensorReadingTest5): SensorReadingTest5 =
SensorReadingTest5(t.id, t1.timestamp,t.temperature.min(t1.temperature))
}sensor.txtを準備し、指定されたディレクトリに配置します。
sensor1,1603766281,1
sensor2,1603766282,42
sensor3,1603766283,43
sensor4,1603766240,40.1
sensor4,1603766284,20
sensor4,1603766249,40.2最終的なコードの構造とその実行効果