flink 所有的窗口函数

Flink 支持多种类型的窗口函数，以下是一些常用的窗口函数：

1. ReduceFunction：对窗口中的元素进行 reduce 操作，返回一个单一的结果值。

2. AggregateFunction：将窗口中的元素聚合成一个列表或者集合，并返回一个新的聚合值。

3. ProcessWindowFunction：对窗口中的元素进行处理，并生成一个或多个输出结果。

4. WindowFunction：对窗口中的元素进行处理，并生成一个输出结果。

5. AllWindowFunction：对窗口中的所有元素进行处理，并生成一个输出结果。

6. FoldFunction：将窗口中的元素递归地折叠成一个结果。

7. ApplyFunction：应用一个自定义的函数来处理窗口中的元素。

以上是 Flink 中较为常见的窗口函数，具体使用可以根据需求选择不同的窗口函数。

相关问题

flink sql 窗口函数

Flink SQL支持窗口函数，可以在流式数据或批处理数据上进行窗口操作。窗口函数主要用于在指定的窗口范围内进行聚合计算。

在Flink SQL中，窗口函数可以通过以下方式使用：

1. 定义窗口：在查询语句中使用`WINDOW`子句来定义窗口。窗口可以基于事件时间、处理时间或者是无界的。
例如，定义一个滑动时间窗口可以使用以下语法：

   SELECT ...
   FROM ...
   WINDOW TUMBLE (SIZE INTERVAL '1' HOUR, SLIDE INTERVAL '30' MINUTE)
   ...

2. 使用窗口函数：在查询语句中使用内置的窗口函数来进行计算。常见的窗口函数包括`SUM`、`COUNT`、`AVG`、`MIN`、`MAX`等。
例如，计算每个窗口内某个字段的总和可以使用以下语法：

   SELECT SUM(field) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) AS sum_field
   FROM ...

3. 指定窗口范围：使用窗口函数时，可以通过`PARTITION BY`和`ORDER BY`子句来指定分区和排序方式。分区决定了窗口的划分，排序用于确定事件在窗口中的顺序。
例如，按照某个字段进行分区和排序可以使用以下语法：

   SELECT ...
   FROM ...
   WINDOW TUMBLE (SIZE INTERVAL '1' HOUR) 
   PARTITION BY field1 
   ORDER BY field2
   ...

这只是窗口函数的简要介绍，Flink SQL还支持更多高级的窗口操作和函数。你可以查阅Flink官方文档以获取更详细的信息和示例。

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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