Flink提供了一些流API，其中包括WindowedStream、DataStream、KeyedStream和AllWindowStream。
🍊WindowedStream是一种特殊的流，其中数据已按时间或数据元素的键进行分组，并且每个分组的数据都在窗口中按时间划分。这意味着，如果你有一个WindowedStream，你可以对每个窗口执行转换，例如聚合或统计。
🍊DataStream是Flink中最基本的流类型，表示一个无界的、有序的数据流。它可以是任何类型的数据，例如数值、字符串或复杂的对象。
🍊KeyedStream是一种特殊的DataStream，其中数据已按照一个键（通常是一个数值或字符串）进行分组。这意味着你可以对每个键执行转换，例如聚合或计数。
🍊AllWindowStream是一种特殊的WindowedStream，其中数据流被分成固定大小的所有窗口。这意味着你可以对整个数据流执行转换，而无需将数据分组。
如下图所示，WindowedStream、DataStream、KeyedStream、AllWindowStream之间的转换
~下面使用代码做一些简单的转换示例，希望能对你有所帮助
如，你可以使用keyBy()函数将DataStream转换为KeyedStream。( DataStream -> KeyedStream)
DataStream<String> dataStream = ...; //DataStream -> KeyedStream KeyedStream<String, String> keyedStream = dataStream.keyBy(new KeySelector<String, String>() { @Override public String getKey(String value) throws Exception { return value; } });
要将KeyedStream转换为WindowedStream，你可以使用window()函数。例如，以下代码将每个数据元素的键的流分成5秒的滑动窗口( KeyedStream-> WindowedStream)：
KeyedStream<String, String> keyedStream = ...; //KeyedStream-> WindowedStream WindowedStream<String, String, TimeWindow> windowedStream = keyedStream.window(SlidingTimeWindows.of(Time.seconds(5)));
还可以使用windowAll()函数将DataStream转换为AllWindowStream(DataStream-> AllWindowStream)。例如，以下代码将数据流分成10秒的滑动窗口：
DataStream<String> dataStream = ...; //DataStream-> AllWindowStream AllWindowStream<String, TimeWindow> allWindowStream = dataStream.windowAll(SlidingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));
你可以使用以下代码将WindowedStream转换为DataStream(WindowedStream-> DataStream)：
WindowedStream<T> windowedStream = ...; DataStream<T> dataStream = windowedStream.windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(10)));
你可以使用reduce函数将KeyedStream转换为DataStream(KeyedStream-> DataStream)。例如，假设你有一个整数类型的KeyedStream，并希望将其转换为所有键的和的DataStream，你可以使用以下代码：
KeyedStream<Integer, String> keyedStream = ...; DataStream<Integer> sumStream = keyedStream.reduce(new ReduceFunction<Integer>() { public Integer reduce(Integer value1, Integer value2) { return value1 + value2; } });
你可以使用以下代码将DataStream转换为WindowedStream(DataStream-> WindowedStream)。这段代码将DataStream转换为带有滑动窗口的KeyedStream，然后使用window函数将其转换为WindowedStream，最后使用WindowFunction将WindowedStream中的数据进行转换。
DataStream<T> dataStream = ...; WindowedStream<T, K, TimeWindow> windowedStream = dataStream.keyBy(new KeySelector<T, K>() { public K getKey(T value) { // Return the key for the value } }).window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(10), Time.milliseconds(5))) .apply(new WindowFunction<T, T, K, TimeWindow>() { public void apply(K key, TimeWindow window, Iterable<T> values, Collector<T> out) { for (T value : values) { out.collect(value); } } });
