滚动窗口

Flink 时间窗口在 IoT 项目中的应用实战一、引言在物联网（IoT）项目中，实时数据处理和分析至关重要。Apache Flink 作为一款高性能的流处理框架，提供了多种时间窗口机制，以支持复杂的时序数据处理需求。本文将通过实际案例，详细介绍 Flink 中的滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）和会话窗口（Session Window）在 IoT 项目中的应用。

【大数据】Flink SQL 语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE）滚动窗口将每个元素指定给指定窗口大小的窗口。滚动窗口具有固定大小，且不重叠。例如，指定一个大小为 5 分钟的滚动窗口。在这种情况下，Flink 将每隔 5 分钟开启一个新的窗口，其中每一条数都会划分到唯一的一个 5 分钟的窗口中，如下图所示。

阿年、嗯啊

Flink窗口分类简介及示例代码水善利万物而不争，处众人之所恶，故几于道💦Flink作为一个流式处理引擎，被设计用来处理无限数据集，理论上来说，无限数据集是一种不断产生，源源不断的数据集，说白了就是你不知道这个数据流它啥时候结束，这就是无限数据集。