Apache Flink中，Window操作在流式数据处理中是非常核心的一种抽象，它把一个无限流数据集分割成一个个有界的Window（或称为Bucket），然后就可以非常方便地定义作用于Window之上的各种计算操作。本文我们主要基于Apache Flink 1.4.0版本，说明Keyed Window与Non-Keyed Window的基本概念，然后分别对与其相关的WindowFunction

Flink的State类型 基本类型划分： 在Flink中，按照基本类型，对State做了以下两类的划分： Keyed State，和Key有关的状态类型，它只能被基于KeyedStream之上的操作，方法所使用。我们可以从逻辑上理解这种状态是一个并行度操作实例和一种Key的对应， <parallel-operator-instance, key>。 Operator State（或者non

1 sourceStream必须要先keyBy然后才能使用Keyed State 2 需要继承RichxxxxFunction才行，在open之前声明，在open中初始化，在算子方法中使用和处理。不能继承xxxxxFunction，因为没有open方法，无法初始化，会报错。 3 open方法中只能初始化Keyed State，无法使用Keyed State（比如：获取值等操作），不然报错。因为

本期作者 1.背景 Flink SQL在业务使用中有较多的双流join场景，当左右流的流量都较大，Join的等待时间即使为1小时，Flink Keyed State（Flink State分Operator State和Keyed State，后文所有State均代表后者）的存储大小也很容易达到TB级（内部默认使用的是RocksDBStateBackend）。 在State我们内部[

Flink 系列文章 一、Flink 专栏 Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。 1、Flink 部署系列 本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。 2、Flink基础系列 本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。 3、Flik Table API和SQL基础系列 本部