咨询个window函数的问题，和evictor的问题。

默认窗口Trigger为FIRE的原因： 默认情况下，Flink窗口触发器（Trigger）设置为FIRE，意味着一旦满足窗口定义的时间或大小条件，就会立即触发计算并输出结果。这样设计的目的是为了及时处理数据，减少延迟，确保数据的时效性。不立即删除窗口内数据是因为在某些场景下，可能需要对同一窗口内的数据进行多次计算或者后续处理。

保留窗口数据的作用： 保留窗口内的数据可以在以下场景中发挥作用：

• 多次计算需求：对于需要基于相同窗口数据进行不同聚合操作的场景，保留数据可以避免重新收集数据。
• 故障恢复：在分布式系统中，数据的临时存储有助于故障发生时快速恢复计算状态。
• 滑动窗口：在滑动窗口场景中，当前窗口的数据同时也是下一个窗口的一部分，因此保留数据是必要的。

再次获取窗口数据的方法： 若需在触发计算后再次访问窗口数据，一种方式是利用Flink的状态管理功能（State）。通过定义和维护状态，可以在触发计算后依然保持对窗口数据的访问能力。例如，可以将窗口聚合的结果或其他感兴趣的数据保存到状态中，后续任务或重计算时可从中读取。

Evictor的evictAfter作用及场景： Evictor的evictAfter方法（虽然直接命名未出现在参考资料中，但根据Evictor的工作原理推断）通常是指在窗口计算之后执行数据剔除的动作。这一机制允许用户在聚合计算完成后，从窗口中移除部分数据，以实现特定的清理或优化目的。具体场景包括：

• 资源优化：当窗口数据量大且不再需要用于后续计算时，使用TimeEvictor或CountEvictor自动清除旧数据，减少内存占用。
• 滚动窗口更新：在实时分析应用中，可能需要窗口始终保持最新N条记录或最近一段时间的数据，此时用TimeEvictor移除过期数据。
• 质量控制：DeltaEvictor可用于仅保留每次更新之间的差异数据，帮助监控数据变化趋势，同时限制存储开销。

获取剩余数据的方法： 在Evictor执行后，如果需要获取窗口内的剩余数据，可以通过Flink的状态（State）来实现。在Evictor执行前，将需要保留的数据存入状态，然后即使Evictor执行了数据剔除，这些数据仍然可通过状态访问。此外，针对特定的Evictor类型（如保留固定数量数据的CountEvictor），可以通过设计逻辑，在Evict之前就对数据进行备份或标记，从而间接实现对“剩余”数据的访问与处理。