flink会把数据分成不同的窗口，然后进行汇总和统计。
flink的窗口分为timeWindow, countWindow, sessionWindow, gapWindow。
timeWindow分为基于时间的滚动窗口和滑动窗口。
举个例子，统计每60秒的访问量需要的就是滚动窗口；每5分钟统计一次一个小时内的访问量或者获取访问前几的top值，这个时候就需要用到滑动窗口了。
如果还不明白，看下面的图，图片来源flink官网的blog里。有一个传感器一直录入值，然后需要统计每个窗口里边的汇总值，效果就是这个样子。
再来看一下滑动窗口的图，假如sensor给到的是15秒钟汽车穿过马路的数量，现在需要每30秒统计1分钟的穿过马路的数量。第一次 9+6+8+4 = 22， 然后往右边滑两个数，8+4+7+3=22, 然后再往右边滑两个数，依此类推。
这里边需要注意的是，窗口的大小和滑动大小。分为三种情况：
1. 窗口的大小=滑动的大小，那么效果和滚动窗口是一样的。
2. 窗口的大小>滑动的大小，数据就会被重复计算，上边举的这样例子就是这样的。
3. 窗口的大小<滑动的大小，那么统计的时候会出现丢数据。
countWindow也分为滑动计数窗口，滚动计数窗口，也就是这个窗口达到了指定个数后即触发统计计算，滑动窗口比如countWindow（5，2）,说明只要有2个数据到达后就可以往后统计5个数据的值。
sessionWindow就是多久的session为一个窗口，假如设置的sessionWindow位5秒，那么5秒钟时间内只要有数据这个窗口就会一直存在，5秒钟之内没有任何数据，那么这个就触发一个窗口进行统计汇总。
好了，咱们来用代码看一下，我把所有代码放到一个代码中。如下：
package flink; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.ProcessingTimeSessionWindows; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.util.Collector; public class SocketWindowCount { public static void main(String[] args) throws Exception{ //创建env StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //监听本地的9000端口 DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9000, "\n"); //将输入的单词进行解析和收集 DataStream<WordCount> wordCountStream = text.flatMap(new FlatMapFunction<String, WordCount>() { @Override public void flatMap(String value, Collector<WordCount> out) throws Exception { for(String word : value.split("\\s")) { out.collect(WordCount.of(word, 1L)); } } }); //timeWindow 滚动窗口 将收集的单词进行分组和计数 DataStream<WordCount> windowsCounts = wordCountStream. keyBy("word"). timeWindow(Time.seconds(5)). sum("count"); //timeWindow 滑动窗口 将收集的单词进行分组和计数 // DataStream<WordCount> windowsCounts = wordCountStream. // keyBy("word"). // timeWindow(Time.seconds(10), Time.seconds(2)). // sum("count"); //countWindow 滚动窗口 // DataStream<WordCount> windowsCounts = wordCountStream. // keyBy("word"). // countWindow(2). // sum("count"); //countWindow 滚动窗口 // DataStream<WordCount> windowsCounts = wordCountStream. // keyBy("word"). // countWindow(5L, 2L). // sum("count"); //sessionWindow 窗口 // DataStream<WordCount> windowsCounts = wordCountStream. // keyBy("word"). // window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(5))). // sum("count"); //打印时采用单线程打印 windowsCounts.print().setParallelism(1); //提交所设置的执行 env.execute("Socket Window WordCount"); } public static class WordCount { public String word; public Long count; public static WordCount of(String word, Long count) { WordCount wordCount = new WordCount(); wordCount.word = word; wordCount.count = count; return wordCount; } @Override public String toString() { return "word:" + word + " count:" + count; } } }
里边几种场景都涉及到了，下面只运行第一种情况。在电脑里边输入命令：nc -lk 9000，这个工具就是创建9000的socket服务，并且可以往里边输入数据。
运行本地程序，第一个例子用timeWindow进行滚动窗口统计每五秒的单词数量。
前五秒的时候输入 hello world hello, 然后又输入了 hello this, 如下图：
输出的结果如下：
这样就统计出来了，你是否get到了？有问题欢迎指正。