本次只记录最近对于窗口的新认知
关于窗口的详细知识可以参考如下链接：
https://blog.csdn.net/mynameisgt/article/details/124223193
窗口的作用是为了在无限流上进行统计计算，当数据到来时，数据属于哪一个窗口就确定了，然后在内存中开辟窗口。
当 Flink 的时间大于等于窗口的结束时间时，触发这个窗口的计算，计算完毕之后，销毁此窗口。
在一个流上开窗口之前，可以做 keyBy ，也可以不做 keyBy。
两者的区别是，如果一个数据流先 keyBy 再做窗口计算，这样的窗口叫做 Keyed Windows。相同 key 的数据一定会被分到一个窗口中，换句话说，相同的 key 的数据，一定不会存在于两个窗口中。
这样做的意义是，每个窗口只分担整个数据流的一部分计算。
而如果窗口计算之前没有 keyBy，这样的窗口叫做 Non-Keyed Windows。整个数据流的数据都将会被一个窗口计算，如果数据量很大，必然承受不住。
除非非要把所有数据拉到一起计算，这样的使用场景很少。
上面这张图来自 Flink 官网，展示了窗口计算的所有 Api。
其中 trigger 是触发器，可以自定义窗口的触发规则，大部分情况下不需要定义，默认是随着数据的推动，水位线上升到了窗口的结束时间，则触发这个窗口的计算。
evictor 是剔除器，剔除器默认的实现是，在计算完一个窗口后，把这个窗口的前一个窗口的数据给剔除掉。如果有特殊的需求，比如本窗口的xxx特性的数据不想参与计算，则可以重写此剔除器。
allowedLateness 也是个比较难理解的东西。
按以往的认知，为了处理数据的小范围延迟，可以在发射 watermark 的时候，使 watermark 的时间晚于事件时间多少 s 来实现，那么这里又设置了这个 api 的意思是？
如果在窗口后面用此方法设置了
.allowedLateness(Time.seconds(5))
那么，水位线推进到窗口结束时间又加了 5s 的时候，才触发窗口计算。不然当这条延迟非常大的数据来的时候，窗口已经销毁了，无法参与计算了。
如果设置了 getSideOutput ，则仍然可以捕获这些因为严重延迟而未被计算的数据。拿到之后，可以做额外的处理，比如可以累加到 sink 输出的外部存储结果中。
最后是窗口的增量计算和全量计算
reduce 与 aggregate 是增量计算，每来一条数据，就往一个中间值上做聚合（比如累加），当最后一条数据到来时，数据也就算好了。
那么同样是增量计算，他们有何区别？reduce 计算中，中间临时结果与最终结果是同一种数据类型，如果做累加可以使用 reduce。
而 aggregate ，则适当灵活一点，中间临时结果，可以是任意类型，那么就可以定义一个元祖，来存储多条数据。
比如求平均值，就需要总和和个数才能得到，中间临时结果就可以定义成元组类型。
如果说计算逻辑仍然过于复杂，那就需要使用 apply 了，这个方法可以通过一个迭代器，拿到窗口的所有数据，可以自定义任何逻辑计算，想怎么算就怎么算。
apply 还可以获得到窗口的元数据，比如窗口的开始时间和结束时间，比如当前的水位，都可以拿到。
另外如果仍然定义了其他复杂逻辑，还需要使用状态，那么就可以用 processFunction，这里可以获得到 context，便可以定义状态做更加复杂的计算。
那么本次的心得分享就到这了。
