在实际开发过程中，我们可能需要接入各种流数据源，比如在线业务用户点击流数据、监控系实时收集到的事件流数据、从传感器采集到的实时数据，等等，为了处理方便他们可能会写入Kafka消息中间件集群中某个/某些topic中，或者选择其它的缓冲/存储系统。这些数据源中数据元素具有固定的时间属性，是在流数据处理系统之外的其它系统生成的。比如，上亿用户通过手机终端操作触发生成的事件数据，都具有对应的事件时间；再特殊一点，可能我们希望回放（Replay）上一年手机终端用户的历史行为数据，与当前某个流数据集交叉分析才能够得到支持某类业务的特定结果，这种情况下，基于数据所具有的事件时间进行处理，就具有很重要的意义了。 下面，我们先从Flink支持的3个与流数据处理相关的时间概念（Time Notion）：ProcessTime、EventTime、IngestionTime。有些系统对时间概念的抽象有其它叫法，比如，Google Cloud Dataflow中称为时间域（Time Domain）。在Flink中，基于不同的Time Notion来处理流数据，具有不同的意义和结果，所以了解这3个Time Notion非常关键。 Time No

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与WindowAllFunction的类设计进行分析，最后通过编程实践来应用。 基本概念 Flink将Window分为两类，一类叫做Keyed Window，另一类叫做Non-Keyed Window。为了说明这两类Window的不同，我们看下Flink官网给出的，基于这两种类型的Window编写代码的结构说明。 基于Keyed Window进行编程，用户代码基本结构如下所示： stream .keyBy(...) <- keyed versus Non-Keyed windows .window(...) <- required: "assigner" [.trigger(...)] <- optional: "trigger" (else default trigger) [.evictor(...)] <- optional: &quo