Flink中Window Function(窗口函数)的三种类型对比及应用

Flink中窗口函数的使用主要包含增量聚合函数、全量窗口函数和增量聚合+全量窗口组合函数三种类型，本文将从该三种类型函数的特点、应用场景、对比和示例方面进行讲解。

增量聚合函数

特点:计算性能好，占用存储空间少，因为基于中间状态的计算结果，窗口中只维护中间结果状态，不需要缓冲原始数据。一句话总结：不耗空间、性能好，但不够灵活。

【说明】“灵活”指可以获取上下文信息、元数据等信息。下同。

应用场景：基于中间状态进行计算的的场景，如求和、求最大值、求最小值等。

1. ReduceFunction

对输入的两个相同类型的数据元素按照指定的计算方法进行聚合计算，然后输出类型相同的一个结果值，即进行聚合计算的前后数据类型一致。

2. AggregateFunction

AggregateFunction接口需要实现以下四个方法，实现复杂度也相对较高，但AggregateFunction接口相对ReduceFunction接口更加灵活，也较为常用。示例如下：

// 自定义增量聚合函数AggregateFunction
public static class ItemCountAgg implements AggregateFunction<UserBehavior, Long, Long> {
   
   
    @Override
    public Long createAccumulator() {
   
   
        return 0L;
    }
    @Override
    public Long add(UserBehavior value, Long accumulator) {
   
   
        return accumulator + 1;
    }
    @Override
    public Long getResult(Long accumulator) {
   
   
        return accumulator;