Windows and triggers - CS 591 K1: Data Stream Processing and Analytics Spring 2020

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摘要
文档介绍了数据流处理中的窗口操作，包括滑动窗口和倾倒窗口的实现。滑动窗口允许重叠的固定大小窗口，适用于需要处理最近事件的场景，如实时交通信息。倾倒窗口则为固定时间间隔的非重叠桶，适合对时间段内的数据进行聚合。文档还讨论了窗口函数的实现细节，包括ProcessWindowFunction接口，允许访问窗口的时间戳并迭代窗口内容。此外，文档涵盖了时间特征的配置，如事件时间、处理时间和摄入时间，以及基于关键字的窗口操作和非关键字窗口操作的区别。
AI总结
《Windows and triggers - CS 591 K1: Data Stream Processing and Analytics Spring 2020》摘要：本文档主要介绍了数据流处理中窗口操作符和触发器的概念及应用，重点包括以下内容：窗口操作符是对无界输入数据进行操作的核心方式，常见类型包括滑动窗口（Sliding Windows）、翻滚窗口（Tumbling Windows）和固定窗口。滑动窗口支持重叠，适用于需要实时更新的场景，如交通信息；翻滚窗口为固定大小且非重叠，适合周期性统计。窗口函数用于处理窗口内容，包括ReduceFunction、AggregateFunction和ProcessWindowFunction，其中ProcessWindowFunction功能最为复杂，支持自定义逻辑。文档还介绍了窗口操作符的分类，分为Keyed（基于键分组）和Non-Keyed（全局窗口），具体示例展示了DataStream API中滑动窗口和翻滚窗口的实现。时间特性配置为窗口操作提供了事件时间、处理时间和摄入时间三种选择。窗口操作符是数据流处理的核心，主要应用于实时数据聚合和高效事件处理。