一、Flink SQL層級
為Flink最高層的API，易於使用，所以應用更加廣泛，eg. ETL、統計分析、實時報表、實時風控等。
Flink SQL所處的層級:
二、Flink聚合：
1、Window Aggregate
內置了三種常用的窗口：
TUMBLE(time, INTERVAL '5' SECOND); //類似於flink 中間層 DataStream API 中 window中的滾動窗口
HOP(time, INTERVAL '10' SECOND, INTERVAL '5' SECOND); //類似於flink 中間層 DataStream API中 window的滑動窗口，每10秒中統計最近5秒的數據
SESSION(time, INTERVAL '5' SECOND)
time有兩種格式的時間，一種是proctime也就是系統時間， 另一種是rowtime。
2、 Group Aggregate
繼續加入數據時：
繼續進入數據：
結果是一個不斷更新的過程。
Window Aggregate 與 Group Aggregate 的區別
1）、Window Aggregate 與 Group Aggregate 是有一些明顯的區別的。其主要的區別是，Window Aggregate 是當window結束時才輸出，其輸出的結果是最終值，不會再進行修改，其輸出流是一個 Append 流。
而 Group Aggregate 是每處理一條數據，就輸出最新的結果，其結果是在不斷更新的，就好像數據庫中的數據一樣，其輸出流是一個 Update 流。
2）、另外一個區別是，window Aggregate 由於有 watermark ，可以精確知道哪些窗口已經過期了，所以可以及時清理過期狀態，保證狀態維持在穩定的大小。
而 Group Aggregate 因為不知道哪些數據是過期的，所以狀態會無限增長，這對於生產作業來說不是很穩定，所以建議對 Group Aggregate 的作業配上 State TTL 的配置。
對比圖：
項目代碼設置：
tEnv.getConfig().setIdleStateRetentionTime(org.apache.flink.api.common.time.Time.minutes(1),org.apache.flink.api.common.time.Time.minutes(10));