全量聚合: 窗口需要维护全部原始数据，窗口触发进行全量聚合。 ProcessWindowFunction获得一个包含窗口所有元素的可迭代器，以及一个具有时间和状态信息访问权的上下文对象，这使得它比其他窗口函数提供更大的灵活性。这是以性能和资源消耗为代价的，因为元素不能增量地聚合，而是需要 ...

1.使用 ReduceFunction函数 让两个元素结合起来，产生一个相同类型的元素，它是增量的，放在KeyBy函数之后 package flink.java.test; import ...

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窗口的划分： 翻滚窗口（Tumbling Window，无重叠） 滚动窗口（Sliding Window，有重叠） 会话窗口（Session Window，活动间隙） 窗口的类型： 窗口在处理数据前，会对数据做分流，有两种控制流的方式，按照数据流划分：Keyed ...

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flatmap map window ...