这是我的第87篇原创
窗口函数真奇妙，聚合计算快又好，
数据分析宝中宝，表哥表妹不能少，不！能！少！
在我刚入行的时候，还不懂啥窗口函数，想出一张报表那叫一个费劲啊，各种自关联、行转列、列转行玩的不亦乐乎。
后来知道有个叫“窗口函数/聚合函数”的东西，简直把我惊呆了，感觉好几年的功夫都白练了。
之前给大家分享过Hive的窗口函数全解，点击查看：【面试必问】窗口函数全解-HIVE。
无限数据流的统计问题
今天给大家分享一下Flink的Windows。Hive的窗口函数其实跟MySQL的差不多，因为他们都是基于离线数据的聚合。Flink的windows和Hive的窗口函数不完全一样。
离线数据处理好理解，数据已经落地在一张表里，咱可以通过partitionby，按照某个字段进行分区，通过order进行排序，通过between进行范围限定，然后通过LEAD、FIRST_VALUE等进行定位，最后通过sum、avg等聚合函数进行计算。这就像计算图片中有多少个植物一样清晰明了。实在不行，咱硬数也是能行的。
但是Flink里的数据是个流，数据压根就不会落地，这咋进行计算啊？这是一个“无限游戏”啊！好比你得算一下植物大战僵尸里被射出多少颗豌豆**一样。非要计算，就只能永远计算一个不断增大的累计数而已。
除非咱能像截图一样，让数据停下来，然后咱再一颗一颗去数，否则根本没法算清楚范围内有多少颗豌豆**。这根本没法分析啊！
Flink的窗口类型
Flink是怎么解决这个问题的呢？很简单，设置一个固定的观察窗口，不停的计算窗口内的豌豆**数就可以了。这样就把无限数据流，变成有限数据块了。这样问题就解决了。
但是，有个问题，怎么划分窗口的范围呢？也就是说，如何切割窗口呢？几个办法：
1、用时间切割窗口，每过N秒记为一个window，即TimeWindow；
2、用数据量切割窗口，每N个数据记为一个window，即CountWindow；
3、用session切割窗口，数据流中断N秒记为一个window，即Sessionwindow；
4、不限定，从一开始到现在不断累计计算，即global window。这种状态下，Flink并行度只能为1。
另外，对于TimeWindow和CountWindow，分别还有两种细分类型：滚动窗口和滑动窗口。
滚动窗口就是一个固定区间（时间或者数量），不断滚动，区间严格分离，不会重复。
滑动窗口顾名思义，就是窗口区间是可以拖动的，所以会重复。
对了，针对数据本身，Flink还设置了keyed和non keyed两种windows，这是为了后续处理用的。其实就是解决你是否要区分**类型的：
如果用了keyed windows，Flink会把相同key的数据发送到同一个task里进行处理，这样并行度就高了。
如果用了Non Keyed Windows，那么所有数据都会放在一个task里操作，并行度也就只能为1了。
总结一下，Flink的窗口按切割方式、是否有key值、滑动还是滚动三个维度，分为以下几种情况：
基本上这些窗口就能满足所有业务需求了。
下次再分享Flink窗口的其他内容~~~
配合以下文章享受更佳
【详解】 | Flink的Checkpoints机制详解
【详解】 | MapReduce环形缓冲区
【详解】 | 分布式一致性协议-Paxos
以上就是关于Flink的窗口类型详解在字组词全部的内容，关注我们，带您了解更多相关内容。
特别提示：本信息由相关用户自行提供，真实性未证实，仅供参考。请谨慎采用，风险自负。
