键控流开窗
Flink 的 Window 是给键控流开窗的。 键控流是指通过一个或多个键来分组和分区数据的流。使用 Window 可以对每个键分别计算窗口内的统计值和聚合结果。
例如, 你可以使用 Window 来统计一个小时内每个用户的访问次数，或者统计一天内每个城市的平均气温。这样的话, 数据首先会按照用户或城市这个键进行分组，然后在每个组上按照时间窗口进行计算。
在Flink中，可以使用 KeyedStream 来定义键控流，然后在其上使用 window() 和各种窗口函数（如 countWindow()，timeWindow()，reduceWindow() 等）来定义和使用窗口。
Flink 支持对键控流使用多种窗口函数。这些函数可以帮助你根据键对数据流进行分组并进行窗口操作。
其中一些常见的键控流窗口函数如下:
keyBy(): 根据给定的键函数将数据流分组。
window(): 对分组后的数据流进行窗口操作。
reduce(): 对窗口中的所有数据进行聚合操作。
aggregate(): 使用自定义聚合函数来处理数据流。
process(): 使用自定义处理函数来处理数据流。
使用键控流窗口函数可以更精细地处理数据流，方便对不同键的数据进行不同的处理，不过需要注意可能会导致数据延迟，需要根据业务需求来合理设置窗口大小和滑动步长。

非键控流开窗
Flink 支持对非键控流使用多种窗口函数。这些函数可以帮助你在不需要键的情况下处理数据流。
其中一些常见的非键控流窗口函数如下:
windowAll(): 对整个数据流进行窗口操作，所有数据都分配到同一个窗口中。
windowFunction(): 使用自定义窗口函数来处理数据流。
reduce(): 对窗口中的所有数据进行聚合操作。
aggregate(): 使用自定义聚合函数来处理数据流。
process(): 使用自定义处理函数来处理数据流。
使用非键控流窗口函数可以灵活处理数据流，不过需要注意可能会导致数据延迟，需要根据业务需求来合理设置窗口大小和滑动步长。