本篇内容介绍了“Flink的窗口机制介绍”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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读懂window区别：
读懂window内部的源码实现关系
读懂WindowAssignern内部实现机制，它主要是实现数据的分发，分发到不同的window中，我简单举例一个，我设置window的开始和结束时间，然后触发器发现我的window达到了结束时间，这个window就会触发。
一张图读懂trigger，evictor，emit的执行顺序
假设有一个滑动计数窗口，每2个元素计算一次最近4个元素的总和，那么窗口工作示意图如下所示：
测试验证代码：
import java.utilimport org.apache.flink.api.common.ExecutionConfigimport org.apache.flink.streaming.api.{TimeCharacteristic, environment}import org.apache.flink.streaming.api.scala._import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironmentimport org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.WindowAssignerimport org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.{ProcessingTimeTrigger, Trigger}import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindowobject FlinkWindowTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime) val input = env.socketTextStream("localhost", 9001) val inputMap = input.flatMap(f => { f.split("\\W+") }).map(line =>(line ,1)) .keyBy(0).window(new WindowAssigner[Object,TimeWindow] { override def isEventTime = false override def getDefaultTrigger(env: environment.StreamExecutionEnvironment) = { ProcessingTimeTrigger.create() } override def assignWindows(element: Object, timestamp: Long, context: WindowAssigner.WindowAssignerContext) = { val windows = new util.ArrayList[TimeWindow](7) //每隔1分钟统计历史5分钟的数据 val size =1000L * 60 * 5 val slide = 1000L * 60 val lastStart = timestamp - timestamp % slide var start = lastStart while ( { start > timestamp - size }) { start -= slide windows.add(new TimeWindow(start, start + size)) } //每隔1分钟统计历史1分钟的数据 val size1 =1000L * 60 val lastStart1 = timestamp - timestamp % slide println(timestamp % slide) var start1 = lastStart1 while ( { start1 > timestamp - size1 }) { windows.add(new TimeWindow(start1, start1 + size1)) start1 -= slide } windows } override def getWindowSerializer(executionConfig: ExecutionConfig) = new TimeWindow.Serializer }).sum(1) .print() env.execute() }} 总结
WindowAssigner主要是把数据分发到不同的window窗口中去，然后每个window自己内部设置触发器，当数据还没有触发之前整个数据是存储在flink的state中，也就是状态存储。当window触发（Trigger的返回结果可以是）之后，Trigger的返回结果可以是 continue（不做任何操作），fire（处理窗口数据），purge（移除窗口和窗口中的数据），或者 fire + purge。
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