Flink的Window

streaming流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而window是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。

​ Window是无限数据流处理的核心，Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶，我们可以在这些桶上做计算操作。

举例子：假设按照时间段划分桶，接收到的数据马上能判断放到哪个桶，且多个桶的数据能并行被处理。（迟到的数据也可判断是原本属于哪个桶的）

Window类型

• 时间窗口（Time Window）

  • 滚动时间窗口

  • 滑动时间窗口

  • 会话窗口

• 计数窗口（Count Window）

  • 滚动计数窗口

  • 滑动计数窗口

TimeWindow：按照时间生成Window

CountWindow：按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关

滚动窗口(Tumbling Windows)

 

• 依据固定的窗口长度对数据进行切分

• 时间对齐，窗口长度固定，没有重叠

滑动窗口(Sliding Windows)

 

• 可以按照固定的长度向后滑动固定的距离

• 滑动窗口由固定的窗口长度和滑动间隔组成

• 可以有重叠(是否重叠和滑动距离有关系)

• 滑动窗口是固定窗口的更广义的一种形式，滚动窗口可以看做是滑动窗口的一种特殊情况（即窗口大小和滑动间隔相等）

会话窗口(Session Windows)

 

• 由一系列事件组合一个指定时间长度的timeout间隙组成，也就是一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口
• 特点：时间无对齐