flink中支持多种窗口，包括：时间窗口，session窗口，统计窗口等等，能想到的基本都可以实现

时间窗口(Time Windows)
最简单常用的窗口形式是基于时间的窗口，flink支持三种种时间窗口：

第一个： 翻滚时间窗口(tumbling time window)

翻滚时间窗口的窗口是固定的，比如设定一个1分钟的时间窗口，该时间窗口将只计算当前1分钟内的数据，而不会管前1分钟或后1分钟的数据。
时间是对齐的，数据不会同时出现在2个窗口内，不会重叠

第二个：滑动时间窗口(sliding time window)

滑动窗口，顾名思义，该时间窗口是滑动的。所以，从概念上讲，这里有两个方面的概念需要理解：

窗口：需要定义窗口的大小
滑动：需要定义在窗口中滑动的大小，但理论上讲滑动的大小不能超过窗口大小
滑动窗口是固定窗口的更广义的一种形式，滑动窗口由固定的窗口长度和滑动间隔组成
窗口长度是固定的，可以有重叠的部分

第三个： 会话窗口(Session Windows)

由一系列事件组合一个指定时间长度的timeout间隙组成，也就是一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口
主要特点就是： 时间无对齐

window() 方法接收的输入参数是一个WindowAssignerWindowAssigner 负责将每条输入的数据分发到正确的window中Flink提供了通用的WindowAssigner
滚动窗口(tumbling window)
滑动窗口(sliding window)
会话窗口(session window)
全局窗口(global window)创建不同类型的窗口滚动时间窗口(tumbling time window)
timeWindow(Time.seconds(15))
滑动时间窗口(sliding time window)
.timeWindow(Time.seconds(15),Time.seconds(5))会话窗口(session window)
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(10))窗口函数(window function)
window function 定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作，可以分为两类；
增量聚合函数(incrementalggergation functions)
每条数据来了就会进行计算，保持一个简单的状态
ReduceFunction， AggregateFunction
全窗口函数(full windowfunctions)
先把窗口所有数据收集起来，等到计算的时候会遍历所有数据
ProcessWindowFunction其他一些常用的API
.trigger()---------触发器
定义window什么时候关闭，触发计算并输出结果
.evicotr()---------移除器
定义移除某些数据的逻辑
.allowedLateness()   ------允许处理迟到的数据
.sideOutputLateData() -----将迟到的数据放入侧输出流
.getSideOutput() ----获取侧输出流

理论说半天其实还是萌的，上个栗子

假设从文件读一批数据，每15秒统计一次，获取窗口内各传感器所有温度的最小值，以及最小的时间戳

新建一个scala Object WindowTest.scala

package com.mafei.apitestimport com.mafei.sinktest.SensorReadingTest5
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{StreamExecutionEnvironment, createTypeInformation}
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Timeobject WindowTest {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建执行环境val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
//    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)  //以事件时间作为窗口聚合
//env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime)   //以数据进入flink的时间作为窗口时间
//    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime) //以Flink实际处理时间作为窗口时间//如果发现没有输出，那可能是因为数据太少，不到15s都处理完成了，可以换成socket或者kafka来进行测试val inputStream = env.readTextFile("/opt/java2020_study/maven/flink1/src/main/resources/sensor.txt")env.setParallelism(1)inputStream.print()//先转换成样例类类型val dataStream = inputStream.map(data => {val arr = data.split(",") //按照,分割数据，获取结果SensorReadingTest5(arr(0), arr(1).toLong, arr(2).toDouble) //生成一个传感器类的数据，参数中传toLong和toDouble是因为默认分割后是字符串类别})//每15秒统计一次，窗口内各传感器所有温度的最小值，以及最小的时间戳val resultStream = dataStream.map(data=>(data.id,data.temperature,data.timestamp)).keyBy(_._1) //按照二元组的第一个元素(id)分组
//      .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(15))) //滚动时间窗口
//      .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(15),Time.seconds(3))) //滑动时间窗口，15秒一个窗口，每次往后划3秒
//      .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(15))) //会话窗口，超过15秒算下一个会话
//      .countWindow(15) //滚动计数窗口.timeWindow(Time.seconds(15))  //每15秒统计一次，滚动时间窗口
//      .minBy(1)  //第二个元素做最小值的统计,如果只是获取所有温度的最小值，直接用这个方法就可以了。。.reduce((curRes,newData)=>(curRes._1, curRes._2.min(newData._2),newData._3))resultStream.print()env.execute()}
}//上面reduce代码如果用这个自定义的方式也是一样可以实现，效果是一样的
class MyReducer extends ReduceFunction[SensorReadingTest5]{override def reduce(t: SensorReadingTest5, t1: SensorReadingTest5): SensorReadingTest5 =SensorReadingTest5(t.id, t1.timestamp,t.temperature.min(t1.temperature))
}

准备一个sensor.txt 放到指定目录下内容：

sensor1,1603766281,1
sensor2,1603766282,42
sensor3,1603766283,43
sensor4,1603766240,40.1
sensor4,1603766284,20
sensor4,1603766249,40.2

最终代码的结构，和运行效果