Flink中的时间和窗口

前言：

    在批处理统计中，我们可以等一批数据都到齐后统一处理。但是在实时处理统计中，我们是来一条数据处理一条数据，那么我们怎么统计最近一段时间内的数据呢？引入“窗口”。

    所谓的“窗口”，一般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这个范围内的数据进行处理，就是所谓的窗口计算。所以窗口和时间往往是不分开的。接下来我们就深入了解一下Flink中得到时间语义和窗口的应用。

一、窗口（Window）

1》窗口的概念

            Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。

            **正确理解：**在Flink中，窗口其实并不是一个“框”，应该把窗口理解成一个“桶”。在Flink中，窗口可以把流切割成有限大小的多个“存储桶”(bucket)；每个数据都会分发到对应的桶中，当到达窗口结束时间时，就对每个桶中收集的数据进行计算处理。        

           ** 注意：**Flink中窗口并不是静态准备好的，而是动态创建——当有落在这个窗口区间范围的数据达到时，才创建对应的窗口。另外，这里我们认为到达窗口结束时间时，窗口就触发计算并关闭，事实上“触发计算”和“窗口关闭”两个行为也可以分开，这部分内容我们会在后面详述。 

2》窗口的分类

            我们在上一节举的例子，其实是最为简单的一种时间窗口。在Flink中，窗口的应用非常灵活，我们可以使用各种不同类型的窗口来实现需求。接下来我们就从不同的角度，对Flink中内置的窗口做一个分类说明。

** （1）按照驱动类型分**

            窗口本身是截取有界数据的一种方式，所以窗口一个非常重要的信息其实就是“怎样截取数据”。换句话说，就是以什么标准来开始和结束数据的截取，我们把它叫作窗口的“驱动类型”。

             ①、时间窗口(Time Window)

                 时间窗口以时间点来定义窗口的开始(Stait)和结束(End)，所以截取出的就是某一时间段的数据.到达结束时间时，窗口不再收集数据，触发计算输出结果，并将窗口关闭销毁.所以可以说基本思路就是“定点发车”。

             ②、计数窗口(计数窗口)

                 计数窗口基于元素的个数来截取数据，到达固定的个数时就触发计算并关闭窗口.每个窗口截取数据的个数，就是窗口的大小.基本思路是“人齐发车”。

**** （2）按照窗口分配数据的规则分类****

            根据分配数据的规则，窗口的具体实现可以分为4类：滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）、会话窗口（Session Window），以及全局窗口（Global Window）。

①、滚动窗口(Tumbling Windows)

                滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行“均匀切片”的划分方式。窗口之间没有重叠，也不会有间隔，是“首尾相接”的状态.这是最简单的窗口形式，每个数据都会被分配到一个窗口，而且只会属于一个窗口.

                 滚动窗口可以基于时间定义，也可以基于数据个数定义; 需要的参数只有一个，就是窗口的大小 (windowsize)。
                  比如我们可以定义一个长度为1小时的滚动时间窗口，那么每个小时就会进行一次统计: 或者定义一个长度为10的滚动计数窗口，就会每10个数进行一次统计。

             混动窗口应用非常广泛，它可以对每个时间段做聚合统计，很多BI分析指标都可以用它来实现。

②、滑动窗口(Sliding Windows)

                滑动窗口的大小也是固定的。但是窗口之间并不是首尾相接的，而是可以“错开”一定的位置。
               定义滑动窗口的参数有两个: 除去窗口大小 (widow size) 之外，还有一个“滑动步长”(window slide)它其实就代表了窗口计算的频率。窗口在结束时间触发计算输出结果，那么滑动步长就代表了计算频率。

              当滑动步长小于窗口大小时，滑动窗口就会出现重叠，这时数据也可能会被同时分配到多个窗口中。而具体的个数，就由窗口大小和滑动步长的比值 (size/slide) 来决定。

              滚动窗口也可以看作是一种特殊的滑动窗口--窗口大小等于滑动步长 (size = slide)。

               滑动窗口适合计算结果更新频率非常高的场景。

③、会话窗口（Session Windows）

                 会话窗口，是基于“会话” (session) 来来对数据进行分组的。会话窗口只能基于时间来定义。
                  会话窗口中，最重要的参数就是会话的超时时间，也就是两个会话窗口之间的最小距离。如果相邻两个数据到来的时间间隔(Gap)小于指定的大小 (size)，那说明还在保持会话，它们就属于同一个窗口; 如果ap大于size.那么新来的数据就应该属于新的会话窗口，而前一个窗口就应该关闭了。

                 会话窗口的长度不固定，起始和结束时间也是不确定的，各个分区之间窗口没有任何关联。会话窗口之间定是不会重叠的，而且会留有至少为size的间隔 (sessiongap )。

             在一些类似保持会话的场景下，可以使用会话窗口来进行数据的处理统计。

④、全局窗口（Global Windows）

                 “全局窗口”，这种窗口全局有效，会把相同kev的所有数据都分配到同一个窗口中。这种窗口没有结束的时候，默认是不会做触发计算的。如果希望它能对数据进行计算处理，还需要自定义“触发器” (Trigger)。

                 全局窗口没有结束的时间点，所以一般在希望做更加灵活的窗口处理时自定义使用。Flink中的计数窗 (Count Window)底层就是用全局窗口实现的。

（3）窗口API概览

①、按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）

在定义窗口操作之前，首先需要确定，到底是基于按键分区（Keyed）的数据流KeyedStream来开窗，还是直接在没有按键分区的DataStream上开窗。也就是说，在调用窗口算子之前，是否有keyBy操作。

1、按键分区窗口（Keyed Windows）

                    经过按键分区keyBy操作后，数据流会按照key被分为多条逻辑流（logical streams），这就是KeyedStream。基于KeyedStream进行窗口操作时，窗口计算会在多个并行子任务上同时执行。相同key的数据会被发送到同一个并行子任务，而窗口操作会基于每个key进行单独的处理。所以可以认为，每个key上都定义了一组窗口，各自独立地进行统计计算。

                    在代码实现上，我们需要先对DataStream调用.keyBy()进行按键分区，然后再调用.window()定义窗口。

stream.keyBy(...)
       .window(...)

2、非按键分区（Non-Keyed Windows）

                    如果没有进行keyBy，那么原始的DataStream就不会分成多条逻辑流。这时窗口逻辑只能在一个任务（task）上执行，就相当于并行度变成了1。

                    在代码中，直接基于DataStream调用.windowAll()定义窗口。

stream.windowAll(...)

            注意：对于非按键分区的窗口操作，手动调大窗口算子的并行度也是无效的，windowAll本身就是一个非并行的操作。

**** ②、代码中窗口API的调用****

                    窗口操作主要有两个部分：窗口分配器（Window Assigners）和窗口函数（Window Functions）。

stream.keyBy(<key selector>)

       .window(<window assigner>)

       .aggregate(<window function>)

            其中.window()方法需要传入一个窗口分配器，它指明了窗口的类型；而后面的.aggregate()方法传入一个窗口函数作为参数，它用来定义窗口具体的处理逻辑。窗口分配器有各种形式，而窗口函数的调用方法也不只.aggregate()一种，我们接下来就详细展开讲解。

二、窗口分配器

    定义窗口分配器（Window Assigners）是构建窗口算子的第一步，它的作用就是定义数据应该被“分配”到哪个窗口。所以可以说，窗口分配器其实就是在指定窗口的类型。

    窗口分配器最通用的定义方式，就是调用.window()方法。这个方法需要传入一个WindowAssigner作为参数，返回WindowedStream。如果是非按键分区窗口，那么直接调用.windowAll()方法，同样传入一个WindowAssigner，返回的是AllWindowedStream。

    窗口按照驱动类型可以分成时间窗口和计数窗口，而按照具体的分配规则，又有滚动窗口、滑动窗口、会话窗口、全局窗口四种。除去需要自定义的全局窗口外，其他常用的类型Flink中都给出了内置的分配器实现，我们可以方便地调用实现各种需求。

1》时间窗口

            时间窗口是最常用的窗口类型，又可以细分为滚动、滑动和会话三种。

**** （1）滚动处理时间窗口****

            窗口分配器由类TumblingProcessingTimeWindows提供，需要调用它的静态方法.of()。

stream.keyBy(...)

       .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))

       .aggregate(...)

            这里.of()方法需要传入一个Time类型的参数size，表示滚动窗口的大小，我们这里创建了一个长度为5秒的滚动窗口。

            另外，.of()还有一个重载方法，可以传入两个Time类型的参数：size和offset。第一个参数当然还是窗口大小，第二个参数则表示窗口起始点的偏移量。

**** （2）滑动处理时间窗口****

            窗口分配器由类SlidingProcessingTimeWindows提供，同样需要调用它的静态方法.of()。

stream.keyBy(...)

       .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)，Time.seconds(5)))

       .aggregate(...)

            这里.of()方法需要传入两个Time类型的参数：size和slide，前者表示滑动窗口的大小，后者表示滑动窗口的滑动步长。我们这里创建了一个长度为10秒、滑动步长为5秒的滑动窗口。

            滑动窗口同样可以追加第三个参数，用于指定窗口起始点的偏移量，用法与滚动窗口完全一致。

**** （3）处理时间会话窗口****

            窗口分配器由类ProcessingTimeSessionWindows提供，需要调用它的静态方法.withGap()或者.withDynamicGap()。

stream.keyBy(...)

       .window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)))

       .aggregate(...)

            这里.withGap()方法需要传入一个Time类型的参数size，表示会话的超时时间，也就是最小间隔session gap。我们这里创建了静态会话超时时间为10秒的会话窗口。

            另外，还可以调用withDynamicGap()方法定义session gap的动态提取逻辑。

**** （4）滚动事件时间窗口****

            窗口分配器由类TumblingEventTimeWindows提供，用法与滚动处理事件窗口完全一致。

stream.keyBy(...)

       .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))

       .aggregate(...)

**** （5）滑动事件时间窗口****

            窗口分配器由类SlidingEventTimeWindows提供，用法与滑动处理事件窗口完全一致。

stream.keyBy(...)

       .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)，Time.seconds(5)))

       .aggregate(...)

**** （6）事件时间会话窗口****

            窗口分配器由类EventTimeSessionWindows提供，用法与处理事件会话窗口完全一致。

stream.keyBy(...)

       .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)))

       .aggregate(...)

2》 计数窗口

            计数窗口概念非常简单，本身底层是基于全局窗口（Global Window）实现的。Flink为我们提供了非常方便的接口：直接调用.countWindow()方法。根据分配规则的不同，又可以分为滚动计数窗口和滑动计数窗口两类，下面我们就来看它们的具体实现。

**** （1）滚动计数窗口****

            滚动计数窗口只需要传入一个长整型的参数size，表示窗口的大小。

stream.keyBy(...)

       .countWindow(10)

            我们定义了一个长度为10的滚动计数窗口，当窗口中元素数量达到10的时候，就会触发计算执行并关闭窗口。

**** （2****）滑动计数窗口

            与滚动计数窗口类似，不过需要在.countWindow()调用时传入两个参数：size和slide，前者表示窗口大小，后者表示滑动步长。

stream.keyBy(...)

       .countWindow(10，3)

            我们定义了一个长度为10、滑动步长为3的滑动计数窗口。每个窗口统计10个数据，每隔3个数据就统计输出一次结果。

（3）全局窗口

            全局窗口是计数窗口的底层实现，一般在需要自定义窗口时使用。它的定义同样是直接调用.window()，分配器由GlobalWindows类提供。

stream.keyBy(...)

       .window(GlobalWindows.create());

            需要注意使用全局窗口，必须自行定义触发器才能实现窗口计算，否则起不到任何作用。

三、窗口函数（Window Functions）

    定义了窗口分配器，我们只是知道了数据属于哪个窗口，可以将数据收集起来了; 至于收集起来到底要做什么其实还完全没有头绪。所以在窗口分配器之后，必须再接上一个定义窗口如何进行计算的操作，这就是所谓的“窗口函数” (window functions) 。

    窗口函数定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作，根据处理的方式可以分为两类：增量聚合函数和全窗口函数。下面我们来进行分别讲解。 

1》增量聚合函数（ReduceFunction / AggregateFunction）

            窗口将数据收集起来，最基本的处理操作当然就是进行聚合。我们可以每来一个数据就在之前结果上聚合一次，这就是“增量聚合”。

            典型的增量聚合函数有两个：ReduceFunction和AggregateFunction。

**** （1）归约函数（ReduceFunction）****

            代码示例：

public class WindowReduceDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(1);

        env

                .socketTextStream("hadoop102", 7777)

                .map(new WaterSensorMapFunction())

                .keyBy(r -> r.getId())

                // 设置滚动事件时间窗口

                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))

                .reduce(new ReduceFunction<WaterSensor>() {

                    @Override

                    public WaterSensor reduce(WaterSensor value1, WaterSensor value2) throws Exception {

                        System.out.println("调用reduce方法，之前的结果:"+value1 + ",现在来的数据:"+value2);

                        return new WaterSensor(value1.getId(), System.currentTimeMillis(),value1.getVc()+value2.getVc());

                    }

                })

                .print();

        env.execute();

    }

}

**** （2）聚合函数（AggregateFunction）****

            ReduceFunction可以解决大多数归约聚合的问题，但是这个接口有一个限制，就是聚合状态的类型、输出结果的类型都必须和输入数据类型一样。

            Flink Window API中的aggregate就突破了这个限制，可以定义更加灵活的窗口聚合操作。这个方法需要传入一个AggregateFunction的实现类作为参数。

            AggregateFunction可以看作是ReduceFunction的通用版本，这里有三种类型：输入类型（IN）、累加器类型（ACC）和输出类型（OUT）。输入类型IN就是输入流中元素的数据类型；累加器类型ACC则是我们进行聚合的中间状态类型；而输出类型当然就是最终计算结果的类型了。

            接口中有四个方法：

                    1. createAccumulator()：创建一个累加器，这就是为聚合创建了一个初始状态，每个聚合任务只会调用一次。

                    2. add()：将输入的元素添加到累加器中。

                    3. getResult()：从累加器中提取聚合的输出结果。

                    4. merge()：合并两个累加器，并将合并后的状态作为一个累加器返回。

            所以可以看到，AggregateFunction的工作原理是：首先调用createAccumulator()为任务初始化一个状态（累加器）；而后每来一个数据就调用一次add()方法，对数据进行聚合，得到的结果保存在状态中；等到了窗口需要输出时，再调用getResult()方法得到计算结果。很明显，与ReduceFunction相同，AggregateFunction也是增量式的聚合；而由于输入、中间状态、输出的类型可以不同，使得应用更加灵活方便。

            代码实现如下：

public class WindowAggregateDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env

                .socketTextStream("hadoop102", 7777)

                .map(new WaterSensorMapFunction());

        KeyedStream<WaterSensor, String> sensorKS = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getId());

        // 1. 窗口分配器

        WindowedStream<WaterSensor, String, TimeWindow> sensorWS = sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));

        SingleOutputStreamOperator<String> aggregate = sensorWS

                .aggregate(

                        new AggregateFunction<WaterSensor, Integer, String>() {

                            @Override

                            public Integer createAccumulator() {

                                System.out.println("创建累加器");

                                return 0;

                            }

                            @Override

                            public Integer add(WaterSensor value, Integer accumulator) {

                                System.out.println("调用add方法,value="+value);

                                return accumulator + value.getVc();

                            }

                            @Override

                            public String getResult(Integer accumulator) {

                                System.out.println("调用getResult方法");

                                return accumulator.toString();

                            }

                            @Override

                            public Integer merge(Integer a, Integer b) {

                                System.out.println("调用merge方法");

                                return null;

                            }

                        }

                );

     
        aggregate.print();

        env.execute();

    }

}

            另外，Flink也为窗口的聚合提供了一系列预定义的简单聚合方法，可以直接基于WindowedStream调用。主要包括.sum()/max()/maxBy()/min()/minBy()，与KeyedStream的简单聚合非常相似。它们的底层，其实都是通过AggregateFunction来实现的。

2》 全窗口函数（full window functions）

            有些场景下，我们要做的计算必须基于全部的数据才有效，这时做增量聚合就没什么意义了；另外，输出的结果有可能要包含上下文中的一些信息（比如窗口的起始时间），这是增量聚合函数做不到的。

            所以，我们还需要有更丰富的窗口计算方式。窗口操作中的另一大类就是全窗口函数。与增量聚合函数不同，全窗口函数需要先收集窗口中的数据，并在内部缓存起来，等到窗口要输出结果的时候再取出数据进行计算。

            在Flink中，全窗口函数也有两种：WindowFunction和ProcessWindowFunction。

**** （1）窗口函数（WindowFunction）****

            WindowFunction字面上就是“窗口函数”，它其实是老版本的通用窗口函数接口。我们可以基于WindowedStream调用.apply()方法，传入一个WindowFunction的实现类。

stream

    .keyBy(<key selector>)

    .window(<window assigner>)

    .apply(new MyWindowFunction());

            这个类中可以获取到包含窗口所有数据的可迭代集合（Iterable），还可以拿到窗口（Window）本身的信息。

            不过WindowFunction能提供的上下文信息较少，也没有更高级的功能。事实上，它的作用可以被ProcessWindowFunction全覆盖，所以之后可能会逐渐弃用。

**** （2）处理窗口函数（ProcessWindowFunction）****

            ProcessWindowFunction是Window API中最底层的通用窗口函数接口。之所以说它“最底层”，是因为除了可以拿到窗口中的所有数据之外，ProcessWindowFunction还可以获取到一个“上下文对象”（Context）。这个上下文对象非常强大，不仅能够获取窗口信息，还可以访问当前的时间和状态信息。这里的时间就包括了处理时间（processing time）和事件时间水位线（event time watermark）。这就使得ProcessWindowFunction更加灵活、功能更加丰富，其实就是一个增强版的WindowFunction。

            事实上，ProcessWindowFunction是Flink底层API——处理函数（process function）中的一员，关于处理函数我们会在后续章节展开讲解。

            代码实现如下：

public class WindowProcessDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env

                .socketTextStream("hadoop102", 7777)

                .map(new WaterSensorMapFunction());

        KeyedStream<WaterSensor, String> sensorKS = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getId());

        // 1. 窗口分配器

        WindowedStream<WaterSensor, String, TimeWindow> sensorWS = sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));

        SingleOutputStreamOperator<String> process = sensorWS

                .process(

                        new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {

                            @Override

                            public void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {

                                long count = elements.spliterator().estimateSize();

                                long windowStartTs = context.window().getStart();

                                long windowEndTs = context.window().getEnd();

                                String windowStart = DateFormatUtils.format(windowStartTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");

                                String windowEnd = DateFormatUtils.format(windowEndTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");

                                out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());

                            }

                        }

                );

        process.print();

        env.execute();

    }

}

****** 3》 增量聚合和全窗口函数的结合使用******

            在实际应用中，我们往往希望兼具这两者的优点，把它们结合在一起使用。Flink的Window API就给我们实现了这样的用法。

            我们之前在调用WindowedStream的.reduce()和.aggregate()方法时，只是简单地直接传入了一个ReduceFunction或AggregateFunction进行增量聚合。除此之外，其实还可以传入第二个参数：一个全窗口函数，可以是WindowFunction或者ProcessWindowFunction。

// ReduceFunction与WindowFunction结合

public <R> SingleOutputStreamOperator<R> reduce(

        ReduceFunction<T> reduceFunction，WindowFunction<T，R，K，W> function)

// ReduceFunction与ProcessWindowFunction结合

public <R> SingleOutputStreamOperator<R> reduce(

        ReduceFunction<T> reduceFunction，ProcessWindowFunction<T，R，K，W> function)

// AggregateFunction与WindowFunction结合

public <ACC，V，R> SingleOutputStreamOperator<R> aggregate(

        AggregateFunction<T，ACC，V> aggFunction，WindowFunction<V，R，K，W> windowFunction)

// AggregateFunction与ProcessWindowFunction结合

public <ACC，V，R> SingleOutputStreamOperator<R> aggregate(

        AggregateFunction<T，ACC，V> aggFunction,

        ProcessWindowFunction<V，R，K，W> windowFunction)

            这样调用的处理机制是：基于第一个参数（增量聚合函数）来处理窗口数据，每来一个数据就做一次聚合；等到窗口需要触发计算时，则调用第二个参数（全窗口函数）的处理逻辑输出结果。需要注意的是，这里的全窗口函数就不再缓存所有数据了，而是直接将增量聚合函数的结果拿来当作了Iterable类型的输入。

            具体实现代码如下：

public class WindowAggregateAndProcessDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env

                .socketTextStream("hadoop102", 7777)

                .map(new WaterSensorMapFunction());

        KeyedStream<WaterSensor, String> sensorKS = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getId());

        // 1. 窗口分配器

        WindowedStream<WaterSensor, String, TimeWindow> sensorWS = sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));

        // 2. 窗口函数：

        /**

         * 增量聚合 Aggregate + 全窗口 process

         * 1、增量聚合函数处理数据： 来一条计算一条

         * 2、窗口触发时， 增量聚合的结果（只有一条） 传递给 全窗口函数

         * 3、经过全窗口函数的处理包装后，输出

         *

         * 结合两者的优点：

         * 1、增量聚合： 来一条计算一条，存储中间的计算结果，占用的空间少

         * 2、全窗口函数： 可以通过 上下文 实现灵活的功能

         */

//        sensorWS.reduce()   //也可以传两个

        SingleOutputStreamOperator<String> result = sensorWS.aggregate(

                new MyAgg(),

                new MyProcess()

        );

        result.print();

        env.execute();

    }

    public static class MyAgg implements AggregateFunction<WaterSensor, Integer, String>{

        @Override

        public Integer createAccumulator() {

            System.out.println("创建累加器");

            return 0;

        }

        @Override

        public Integer add(WaterSensor value, Integer accumulator) {

            System.out.println("调用add方法,value="+value);

            return accumulator + value.getVc();

        }

        @Override

        public String getResult(Integer accumulator) {

            System.out.println("调用getResult方法");

            return accumulator.toString();

        }

        @Override

        public Integer merge(Integer a, Integer b) {

            System.out.println("调用merge方法");

            return null;

        }

    }

 // 全窗口函数的输入类型 = 增量聚合函数的输出类型

    public static class MyProcess extends ProcessWindowFunction<String,String,String,TimeWindow>{

        @Override

        public void process(String s, Context context, Iterable<String> elements, Collector<String> out) throws Exception {

            long startTs = context.window().getStart();

            long endTs = context.window().getEnd();

            String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");

            String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");

            long count = elements.spliterator().estimateSize();

            out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());

        }

    }

}

            这里我们为了方便处理，单独定义了一个POJO类UrlViewCount来表示聚合输出结果的数据类型，包含了url、浏览量以及窗口的起始结束时间。用一个AggregateFunction来实现增量聚合，每来一个数据就计数加一；得到的结果交给ProcessWindowFunction，结合窗口信息包装成我们想要的UrlViewCount，最终输出统计结果。

四、其他API

    对于一个窗口算子而言，窗口分配器和窗口函数是必不可少的。除此之外，Flink还提供了其他一些可选的API，让我们可以更加灵活地控制窗口行为。

****** 1》触发器（Trigger）******

            触发器主要是用来控制窗口什么时候触发计算。所谓的“触发计算”，本质上就是执行窗口函数，所以可以认为是计算得到结果并输出的过程。

            基于WindowedStream调用.trigger()方法，就可以传入一个自定义的窗口触发器（Trigger）。

stream.keyBy(...)

       .window(...)

       .trigger(new MyTrigger())

****** 2》移除器（Evictor）******

移除器主要用来定义移除某些数据的逻辑。基于WindowedStream调用.evictor()方法，就可以传入一个自定义的移除器（Evictor）。Evictor是一个接口，不同的窗口类型都有各自预实现的移除器。

stream.keyBy(...)

       .window(...)

       .evictor(new MyEvictor())

五、时间语义

** 1》 Flink中的时间语义**

2》哪种时间语义更重要

**** （1）从《星球大战》说起****

            为了更加清晰地说明两种语义的区别，我们来举一个非常经典的例子：电影《星球大战》。

            如上图所示，我们会发现，看电影其实就是处理影片中数据的过程，所以影片的上映时间就相当于“处理时间”；而影片的数据就是所描述的故事，它所发生的背景时间就相当于“事件时间”。两种时间语义都有各自的用途，适用于不同的场景。

**** （2）数据处理系统中的时间语义****

            在实际应用中，事件时间语义会更为常见。一般情况下，业务日志数据中都会记录数据生成的时间戳（timestamp），它就可以作为事件时间的判断基础。

            在Flink中，由于处理时间比较简单，早期版本默认的时间语义是处理时间；而考虑到事件时间在实际应用中更为广泛，从Flink1.12版本开始，Flink已经将事件时间作为默认的时间语义了。