什么是flink 的 session window

与翻滚窗口（Tumbling Window）和滑动窗口（Sliding Window）相比，会话窗口（Session Window）不重叠并且没有固定的开始和结束时间。

当会话窗口在一段时间内没有接收到元素时，即当发生不活动的间隙时，会话窗口关闭

会话窗口分配器可以设置静态会话间隙和动态会话间隙

FlinkYarnSessionCli关闭 flink session模式_flink

实际应用问题

每个用户在一个独立的session中平均页面访问时长，session 和 session 的间隔时间是15分钟
我们使用 flink 来解决这个问题
（1）读取 kafka 中的数据
（2）基于用户的 userId，设置 一个 session window 的 gap，在同一个session window 中的数据表示用户活跃的区间
（3）最后使用一个自定义的 window Function
大致实现如下：

val session : DataStream[UserVisit] = sEnv
    .addSource(new FlinkKafkaConsumer010[String](...))
    .keyBy(_.userId)             
    .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(15)))            
    .apply(new UserVisitPageCounts())
    .print()

额外需要考虑的问题

（1）假如 15 分钟之后，突然来了一条之前5分钟的数据，怎么办？
Flink 提供了 allowedLateness 来处理延迟的数据，假设我们预计有些数据会延迟1个小时到来，那么我们可以通过 allowedLateness 这个参数，来使那些延迟的数据成功的分到某一个 session 的窗口中：

.allowedLateness(Time.minutes(60))

（2）假如由于某种原因，数据仍然延迟了1个小时之后，才到来，如何处理，不能总是一直调大 allowedLateness 参数
flink 提供了 sideOutputLateData 参数 让我们得以把延迟之后的数据保存下来，如：

val outputTag = new OutputTag[User]("late_data"){}
val window : DataStream[UserVisit] = sEnv
    .addSource(new FlinkKafkaConsumer010[String](...))
    .keyBy(_.userId)             
    .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(15)))
    .allowedLateness(Time.minutes(60))
    .sideOutputLateData(outputTag)
    .apply(new UserVisitPageCounts())
    
val output = window.getSideOutput(outputTag)
// 过时数据可以存储在存储介质中，延后处理
output.map(f => {println(s"过时数据：$f")})
window.print()

（4）假如 用户对我们的app很感兴趣，一直在访问我们的app，导致 gap 一直没有产生，那么这个用户的数据就一直无法及时产生。这样对于结果反馈来说，时间太长了？
flink 为我们提供了 触发器，使得在用户产生访问日志的过程中，周期性的触发窗口计算
如：

val outputTag = new OutputTag[User]("late_data"){}
val window : DataStream[UserVisit] = sEnv
    .addSource(new FlinkKafkaConsumer010[String](...))
    .keyBy(_.userId)             
    .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(15)))
    .allowedLateness(Time.minutes(60))
    .sideOutputLateData(outputTag)
    // 周期性的触发器，每隔15分钟触发一次窗口计算
    .trigger(ContinuousEventTimeTrigger.of(Time.minutes(15)))
    .apply(new UserVisitPageCounts())
    
val output = window.getSideOutput(outputTag)
// 过时数据可以存储在存储介质中，延后处理
output.map(f => {println(s"过时数据：$f")})
window.print()

（5）如何重新处理数据？
如果我改了数据，想用以前的数据测试一下，更改前和更改后的程序的结果？但数据从kafka已经被消费掉了，这也能实现吗？
答案是：可以的。
flink 提供了 “savePoint" 功能。例如每天夜里 12:00 产生 savepoint，当你想重新消费数据时，就从那个 savepoint 开始重新消费 kafka 中的数据就行了。

（6）我在使用流的过程中，如何跟其他的 DataStream / DataSet join，获得其他维度数据？
两个流join 的时候，flink 提供了 双流的 join，DataStream Join DataStream
一个流和一个DataSet join时，我们的DataStream 通过实现 RichXXXFunction，重写 open 方法，在open 方法中，将 DataSet 信息写入一个集合容器。然后对DataStream的每个元素去匹配这个集合，即可。

总之，Flink 技术在不断的发展，为我们提供了很多的现成的解决方案，解决了很多其他开源框架无法解决的问题。善用技术，造福世界！