系列文章目录
一、窗口的基本概念
二、窗口的分类
三、窗口的使用例子
四、窗口的注意事项
五、窗口案例解析
文章目录
前言
Apache Flink的窗口机制是处理实时流数据的关键功能之一，它允许开发者将数据流切分成有限的“块”（或称为“窗口”），并在这些块上执行计算。本文对Flink窗口机制的详细解析，并结合具体例子进行分析。
一、窗口的基本概念
在Flink中，窗口是一个时间范围，用于将无界数据流中的元素分组，以便对这些元素进行聚合或计算。窗口不是预先存在的数据结构，而是根据流中的数据动态创建的。每个窗口都有一个开始时间和结束时间，定义了该窗口包含的数据范围。
二、窗口的分类
Flink提供了多种类型的窗口，以适应不同的实时数据处理需求。主要分类包括：
- 时间窗口（Time Window）
- 事件时间窗口（Event Time Window）：基于事件本身的时间戳来分配窗口，适用于需要按照事件实际发生时间进行处理的场景。
- 处理时间窗口（Processing Time Window）：基于数据到达处理系统的时间来分配窗口，适用于对实时性要求极高且可以容忍一定延迟的场景。
- 摄取时间窗口（Ingestion Time Window）：基于数据进入Flink系统的时间来分配窗口，较少使用。
- 计数窗口&#
本文转载自: https://blog.csdn.net/syhiiu/article/details/140543544
版权归原作者 大数据飞总 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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