一、窗口（window）
（1）一般真實的流都是無界的，怎樣處理無界的數據？
（2）可以把無限的數據流進行切分，得到有限的數據集進行處理——也就是得到有界流；
（3）窗口（window）就是將無限流切割爲有限流的一種方式，它會將流數據分發到有限大小的桶（bucket）中進行分析；
二、window類型
（1）時間窗口（Time Window）：滾動時間窗口，滑動時間窗口，會話窗口；
（2）計數窗口（Count Window）：滾動計數窗口，滑動計數窗口；
1、滾動窗口（Tumbling Windows）
1）將數據依據固定的窗口長度對數據進行切分；
2）時間對齊，窗口長度固定，沒有重疊；
2、滑動窗口（Sliding Windows）
1）滑動窗口是固定窗口更廣義的一種形式，滑動窗口由固定的窗口長度和滑動間隔組成；
2）窗口長度固定，可以重疊；
3、會話窗口（Session Windows）
1）由一系列事件組合一個指定時間長度的timeout間隙組成，也就是一段時間沒有接收到新數據就會生成新的窗口；
2）特點：時間無對齊
三、window API
1、窗口分配器——window()方法
1）我們可以用.window()來定義一個窗口，然後基於這個window去做一些聚合或者其它處理操作。注意window()方法必須在keyBy之後才能用。
2）Flink提供了更加簡單的.timeWindow和.countWindow方法，用於定義時間窗口和計數窗口。
2、窗口分配器（window assigner）
1) window()方法接收的輸入參數是一個WindowAssigner；
2）WindowAssigner負責將每條輸入的數據分發到正確的window中；
3）Flink提供了通用的WindowAssigner：滾動窗口（tumbling window）、滑動窗口（sliding window）、會話窗口（session window）、全局窗口（global window）；
3、創建不同類型的窗口
1）滾動時間窗口（tumbling time window）：
.timeWindow(Time.seconds(15))
2）滑動時間窗口（sliding time window）
.timeWindow(Time.seconds(15),Time.seconds(5))
3）會話窗口（session window）
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(10)))
4）滾動計數窗口（tumbling count window）
.countWindow(5)
5）滑動計數窗口（sliding count window）
.countWindow(10,2)
4、窗口函數（window function）
（1）window function定義了要對窗口中收集的數據做的計算操作；
（2）可以分爲兩類：
1）增量聚合函數（incremental aggregation functions）
*****每條數據到來就進行計算，保持一個簡單的狀態；
*****ReduceFunction，AggregateFunction
2）全窗口函數（full window functions）
*****先把窗口所有數據收集起來，等到計算的時候會遍歷所有數據；
*****ProcessWindowFunction
5、其它可選API
（1）.trigger()——觸發器
*****定義window什麼時候關閉，觸發計算並輸出結果；
（2）.evictor()——移除器
*****定義移除某些數據的邏輯
（3）.allowedLateness()——允許處理遲到的數據
（4）.slideOutputLateData()——將遲到的數據放入側輸出流
（5）.getSideOutput()——獲取側輸出流
window API 總覽
