Flink中不分区如何开窗

在 Flink 中，如果不需要对数据进行分区，可以将数据直接传递给一个窗口函数。具体实现可以按照以下步骤进行：

1. 定义一个数据流，并将数据流转换为一个无限流。

DataStreamSource<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
DataStream<String> input = stream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
    @Override
    public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
        out.collect(value);
    }
}).returns(Types.STRING);
DataStream<String> infiniteStream = input
    .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
        @Override
        public Tuple2<String, Long> map(String value) throws Exception {
            return new Tuple2<>(value, System.currentTimeMillis());
        }
    })
    .assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<Tuple2<String, Long>>() {
        @Override
        public long extractAscendingTimestamp(Tuple2<String, Long> element) {
            return element.f1;
        }
    })
    .keyBy(0)
    .process(new ProcessFunction<Tuple2<String, Long>, String>() {
        @Override
        public void processElement(Tuple2<String, Long> value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
            // do nothing
        }
    });

2. 定义一个窗口，并将无限流传递给窗口。

WindowedStream<String, Tuple, GlobalWindow> windowedStream = infiniteStream
    .windowAll(GlobalWindows.create())
    .trigger(ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(5)));

3. 使用窗口函数对窗口内的数据进行处理。

DataStream<String> result = windowedStream.apply(new AllWindowFunction<String, String, GlobalWindow>() {
    @Override
    public void apply(GlobalWindow window, Iterable<String> input, Collector<String> out) throws Exception {
        for (String value : input) {
            out.collect(value);
        }
    }
});

在这个例子中，我们使用了全局窗口（`GlobalWindows`）来对所有数据进行窗口操作，而不需要对数据进行分区。窗口的触发器（`ContinuousProcessingTimeTrigger`）是基于处理时间的，每 5 秒触发一次。窗口函数（`AllWindowFunction`）将窗口内的所有数据收集起来并输出。