flink的窗口函数

Flink提供了多种窗口函数用于对窗口中的数据进行处理。窗口函数可以通过调用窗口操作符（WindowOperator）的方法定义，并且可以根据窗口类型的不同进行选择。

常见的窗口函数有以下几种：

1. ReduceFunction：用于对窗口中的元素进行聚合操作，将多个元素合并为一个元素。可以通过调用WindowedStream的reduce方法来定义ReduceFunction。

2. AggregateFunction：用于对窗口中的元素进行聚合操作，并返回一个结果值。可以通过调用WindowedStream的aggregate方法来定义AggregateFunction。

3. ProcessWindowFunction：用于对窗口中的元素进行处理，并输出一个或多个结果。可以通过调用WindowedStream的process方法来定义ProcessWindowFunction。

这些窗口函数可以根据具体的需求来选择和使用。可以根据窗口类型和计算逻辑的不同来选择合适的窗口函数。例如，在滚动窗口中可以使用ReduceFunction对窗口中的元素进行求和操作，或者使用ProcessWindowFunction对窗口中的元素进行排序操作等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Flink流式计算框架中的窗口函数](https://blog.csdn.net/leying521/article/details/106807860)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Flink中的窗口函数](https://blog.csdn.net/weixin_40659514/article/details/127783608)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Flink窗口函数](https://blog.csdn.net/marui156/article/details/130271441)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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