flink 双流 join 数据延时 两边

一、窗口概念
将无界流切割为有界流的一种方式，它会将流数据分到有限大小的桶（bucket）中进行分析。
二、窗口类型

1. 时间窗口
   （1）滚动时间窗口
   1）将数据依据固定的窗口长度对数据进行切分
   2）特点：时间对齐，窗口长度固定，没有重叠
   3）适用场景：适合做BI统计等（做每个时间段的聚合计算）。
   4）窗口范围：左闭右开 [8:00,8:16)
   5）参数包括：window size、time
   
   （2）滑动时间窗口
   1）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
   2）特点：窗口长度固定，可以有重叠
   3）适用场景：对最近一个时间段内的统计（求某接口最近5min的失败率来决定是否要报警）。
   4）参数包括：window size、window slide以及time
   
   （3）会话窗口
   1）由一系列事件组合一个指定时间长度的timeout间隔组合，也就是一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口
   2）特点：时间无对齐
   3）参数：time
2. 计数窗口
   （1）滚动计数窗口
   （2）滑动计数窗口
   三、窗口API
   （一）timewindow
   是将指定时间范围内的所有数据组成一个window，一次对一个window里面的所有数据进行计算。
   1.1 滚动窗口
   1）方法描述：Flink默认的时间窗口根据process time进行窗口的划分，将flink获取到的数据根据进入flink的时间划分到不同的窗口中。时间间隔可以通过Time.milliseconds(x)，Time.seconds(x)，Time.minutes(x)等其中一个来指定。
   2）创建不同类型的窗口（相当于是分桶操作）
   ·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)))

·滚动计数窗口（tumbling count window）:

.countWindow(10)

·滑动计数窗口（sliding count window）:

.countWindow(10,2)

val inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777)
    val dataStream = inputStream
      .map(data => {
        val arr = data.split(",")
        SensorReading(arr(0), arr(1).toLong, arr(2).toDouble)
      })

    //每15秒统计一次，窗口内各传感器所有温度的最小值
    val resultStream = dataStream
      .map(data => (data.id, data.temperature))
      .keyBy(data => data._1) //按照二元组的第一个元素id来分组
      //.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
      //.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10))) //会话时间窗口
      .timeWindow(Time.seconds(15))
      //.countWindow(10) //滚动计数窗口
      //minBy(1)
      .reduce((r1, r2) => (r1._1, r1._2.min(r2._2)))
    resultStream.print()

    env.execute()