这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第4天！
Flink 是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。
窗口按照驱动类型可以分成时间窗口和计数窗口，而按照具体的分配规则，又有滚动窗口、滑动窗口、会话窗口、全局窗口四种。
时间窗口以时间点来定义窗口的开始（start）和结束（end），所以截取出的就是某一时间段的数据。到达结束时间时，窗口不再收集数据，触发计算输出结果，并将窗口关闭销毁。
计数窗口基于元素的个数来截取数据，到达固定的个数时就触发计算并关闭窗口。
滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行“均匀切片”的划分方式。窗口之间没有重叠， 也不会有间隔，是“首尾相接”的状态。如果我们把多个窗口的创建，看作一个窗口的运动， 那就好像它在不停地向前“翻滚”一样。
定义窗口分配器（Window Assigners）是构建窗口算子的第一步，它的作用就是定义数据应该被“分配”到哪个窗口。
窗口分配器最通用的定义方式，就是调用.window() 方法。这个方法需要传入一个WindowAssigner 作为参数，返回 WindowedStream。如果是非按键分区窗口，那么直接调用.windowAll()方法，同样传入一个WindowAssigner，返回的是 AllWindowedStream。
定义了窗口分配器，我们只是知道了数据属于哪个窗口，可以将数据收集起来了；至于收集起来到底要做什么，其实还完全没有头绪。所以在窗口分配器之后，必须再接上一个定义窗口如何进行计算的操作，这就是所谓的“窗口函数”
