Window可以分成两类：

• CountWindow：按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关。

滚动计数窗口，每隔N条数据，统计前N条数据

滑动计数窗口，每隔N条数据，统计前M条数据

• TimeWindow：按照时间生成Window。

滚动时间窗口，每隔N时间，统计前N时间范围内的数据，窗口长度N，滑动距离N

滑动时间窗口，每隔N时间，统计前M时间范围内的数据，窗口长度M，滑动距离N

会话窗口，按照会话划定的窗口

滚动窗口 - TumblingWindow概念

流是连续的，无界的（有明确的开始，无明确的结束）

假设有个红绿灯，提出个问题：计算一下通过这个路口的汽车数量

对于这个问题，肯定是无法回答的，为何？

因为，统计是一种对固定数据进行计算的动作。

因为流的数据是源源不断的，无法满足固定数据的要求（因为不知道何时结束）

那么，我们换个问题：统计1分钟内通过的汽车数量

那么，对于这个问题，我们就可以解答了。因为这个问题确定了数据的边界，从无界的流数据中，取出了一部分有边界的数据子集合进行计算。

那么，这个行为或者说这个统计的数据边界，就称之为窗口。

同时，我们的问题，是以时间来划分被处理的数据边界的，那么按照时间划分边界的就称之为：时间窗口

反之，如果换个问题，统计100辆通过的车里面有多少宝马品牌，那么这个边界的划分就是按照数量的，这样的称之为：计数窗口

同时，这样的窗口被称之为 滚动窗口，按照窗口划分依据分为：滚动时间窗口、滚动计数窗口

滑动窗口 – SlidingWindow概念

同样是需求，改为：

每隔1分钟，统计前面2分钟内通过的车辆数

对于这个需求我们可以看出，窗口长度是2分钟，每隔1分钟统计一次。

或者：每通过100辆车，统计前面通过的50辆车的品牌占比

对于这个需求可以看出，窗口长度是50辆车，但是每隔100辆车统计一次

对于这样的窗口，我们称之为滑动窗口

那么在这里面，统计多少数据是窗口长度（如统计2分钟内的数据，统计50辆车中的数据）

隔多久统计一次称之为滑动距离（如，每隔1分钟，每隔100辆车）

那么可以看出，滑动窗口，就是滑动距离 不等于 窗口长度的一种窗口

比如，每隔1分钟 统计先前5分钟的数据，窗口长度5分钟，滑动距离1分钟，不相等

比如，每隔100条数据，统计先前50条数据，窗口长度50条，滑动距离100条，不相等

那如果相等呢？相等就是比如：每隔1分钟统计前面1分钟的数据，窗口长度1分钟，滑动距离1分钟，相等。

对于这样的需求可以简化成：每隔1分钟统计一次数据，这就是前面说的滚动窗口咯

那么，我们可以看出：

滚动窗口：窗口长度 = 滑动距离

滑动窗口：窗口长度 ！= 滑动距离

其中可以发现，对于滑动窗口：

滑动距离 > 窗口长度， 会漏掉数据，比如：每隔5分钟，统计前面1分钟的数据（滑动距离5分钟，窗口长度1分钟，漏掉4分钟的数据）

滑动距离 < 窗口长度， 会重复处理数据，比如：每隔1分钟，统计前面5分钟的数据（滑动距离1分钟，窗口长度5分钟，重复处理4分钟的数据）

滑动距离 = 窗口长度， 不漏也不会重复，也就是滚动窗口