Window中的增量聚合和全量聚合。

1.Window聚合

在进行Window聚合操作的时候可以分为以下两种：

• 一种是增量聚合
• 一种是全量聚合

2.Window聚合之增量聚合

增量聚合：窗口中每进入一条数据，就进行一次计算。 常见的一些增量聚合函数如下： reduce()、aggregate()、sum()、min()、max()

下面我们来看一个增量聚合的例子，累加求和，对 8 、12、7、10这四条数据进行累加求和 第一次进来一条数据8，则立刻进行累加求和，结果为8。 第二次进来一条数据12，则立刻进行累加求和，结果为20。 第三次进来一条数据7，则立刻进行累加求和，结果为27。 第四次进来一条数据10，则立刻进行累加求和，结果为37。

再来看一下Reduce函数的使用。

从这里面可以看出来reduce是每次获取一条数据，和上一次的执行结果求和，也就是来一条数据立刻计算一次。

3.Window聚合之全量聚合

全量聚合：等属于窗口的数据到齐，才开始进行聚合计算【可以实现对窗口内的数据进行排序等需求】 常见的一些全量聚合函数为apply(windowFunction)和process(processWindowFunction)。

注意：processWindowFunction比windowFunction提供了更多的Context(上下文)信息。

下面我们来看一个全量聚合的例子，求最大值，对8 、12、7、10这四条数据求最大值 第一次进来一条数据8。 第二次进来一条数据12。 第三次进来一条数据7。 第四次进来一条数据10，此时窗口触发，才会对窗口内的数据进行排序，获取最大值。

下面来看一下process函数的使用

我们发现，这些全量聚合的函数获取到的输入数据是一个Iterable，里面是包含多条数据的，从这可以看出来，这两个函数是一次性获取一个窗口内的所有数据进行计算的。