传送门：Flink 系统性学习笔记
在之前的文章中我们已经了解了 Flink 的窗口机制，并介绍了其中涉及的组件：WindowAssigner、WindowFunction、Trigger、Evictor。在 Flink 窗口分配器 WindowAssigner 中我们知道可以通过不同类型的窗口分配器 WindowAssigner 将元素分配到窗口中。在指定 WindowAssigner 后，需要在每个窗口上指定我们要执行的计算逻辑，这就是窗口函数（WindowFunction）的责任。一旦系统确定窗口准备好处理数据，窗口函数就会被调用来处理窗口中的每个元素。
按照窗口计算原理划分，可用于处理窗口数据的函数有两种：
- 增量聚合函数：增量聚合函数在窗口内以状态形式存储某个值，每个新加入的窗口的元素对该值进行更新，即窗口中只维护中间结果的状态值，不需要缓存原始数据。这种函数计算性能高，占有存储空间少，因为 Flink 可以在每个元素到达窗口时增量地进行聚合。代表函数有 ReduceFunction，AggregateFunction。
- 全量窗口函数：全量窗口函数对属于该窗口的元素全部进行缓存，只有等到窗口触发的时候，才对所
最后
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