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彻底搞清Flink中的Window机制
窗口 在流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下，我们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，[官方Flink入门笔记 ] 六、Window & Time
一 .前言 Apache Flink（以下简称 Flink） 是一个天然支持无限流数据处理的分布式计算框架，在 Flink 中 Window 可以将无限流切分成有限流，是处理有限流的核心组件，现在 Flink 中 Window 可以是时间驱动的（Time Window），也可以是数据驱动的（Count Window）。 下面的代码是在 Flink 中使用Flink实战案例（二十七）：自定义时间和窗口的操作符（八）窗口操作符（一）窗口分配器(window assigners)
声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。 《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 窗口分配的概念 窗口分配程序（Window Assigners）定义如何将元素分配给窗口。 通过window(...) (for keyed streams)或windowAll()for non-keyed streams)指定需要的WinFlink实例（二十七）：自定义时间和窗口的操作符（八）窗口操作符（一）窗口分配器(window assigners)
窗口分配的概念 窗口分配程序（Window Assigners）定义如何将元素分配给窗口。 通过window(...) (for keyed streams)或windowAll()for non-keyed streams)指定需要的WindowAssigner。 WindowAssigner负责将每个传入元素分配给一个或多个窗口。 Flink为最常见的用例提供了预定义的窗