flink window
窗口分类可以分成：
1）翻滚窗口（Tumbling Window，无重叠）
2）滚动窗口（Sliding Window，有重叠）
3）会话窗口（Session Window，活动间隙）
窗口可以是时间驱动的（Time Window，例如：每30秒钟），也可以是数据驱动的（Count Window，例如：每一百个元素）。
raw data stream 代表用户的购买行为流，圈中的数字代表该用户本次购买的商品个数，事件是按时间分布的，所以可以看出事件之间是有time gap的。
Flink 提出了三种时间的概念：
1）event time（事件时间：事件发生时的时间）
2）ingestion time（摄取时间：事件进入流处理系统的时间）
3）processing time（处理时间：消息被计算处理的时间）。
Tumbling Time Window
翻滚窗口能将数据流切分成不重叠的窗口，每一个事件只能属于一个窗口。
Sliding Time Window
需要的窗口是不间断的，需要平滑地进行窗口聚合。一个元素可以对应多个窗口。
参考：https://blog.****.net/wwwxxdddx/article/details/51706900