Apache Flink–DataStream–Window
什么是Window？有哪些用途？
下面我们结合一个现实的例子来说明。
我们先提出一个问题：统计经过某红绿灯的汽车数量之和？
假设在一个红绿灯处，我们每隔15秒统计一次通过此红绿灯的汽车数量，如下图： 
可以把汽车的经过看成一个流，无穷的流，不断有汽车经过此红绿灯，因此无法统计总共的汽车数量。但是，我们可以换一种思路，每隔15秒，我们都将与上一次的结果进行sum操作（滑动聚合），如下： 
这个结果似乎还是无法回答我们的问题，根本原因在于流是无界的，我们不能限制流，但可以在有一个有界的范围内处理无界的流数据。
因此，我们需要换一个问题的提法：每分钟经过某红绿灯的汽车数量之和？
这个问题，就相当于一个定义了一个Window（窗口），window的界限是1分钟，且每分钟内的数据互不干扰，因此也可以称为翻滚（不重合）窗口，如下图： 
第一分钟的数量为8，第二分钟是22，第三分钟是27。。。这样，1个小时内会有60个window。
再考虑一种情况，每30秒统计一次过去1分钟的汽车数量之和： 
此时，window出现了重合。这样，1个小时内会有120个window。
扩展一下，我们可以在某个地区，收集每一个红绿灯处汽车经过的数量，然后每个红绿灯处都做一次基于1分钟的window统计，即并行处理：
通常来讲，Window就是用来对一个无限的流设置一个有限的集合，在有界的数据集上进行操作的一种机制。window又可以分为基于时间（Time-based）的window以及基于数量（Count-based）的window。
Flink DataStream API提供了Time和Count的window，同时增加了基于Session的window。同时，由于某些特殊的需要，DataStream API也提供了定制化的window操作，供用户自定义window。
