flink的window和windowAll的区别
背景
在flink的窗口函数运用中，window和windowAll方法总是会引起混淆，特别是结合上GlobalWindow的组合时，更是如此，本文就来梳理下他们的区别和常见用法
window和windowAll的区别
window是KeyStream数据流的方法，其并行度是任意的，也就是最大可以和分组key的数量相同
windowAll是DataStream数据流的方法，其并行度只能是1，也就是所有的元素都会被聚合到一个算子任务上，性能极差
GlobalWindows.create()是一个全局的窗口分配器，
它的作用和TimeWindow或CountWindow一样，都是对元素进行窗口分配，不同点在于GlobalWindows把分区内所有的元素分配到同一个窗口，并且不会触发计算，
而TimeWindow或CountWindow会基于时间或者元素个数对元素进行窗口的分配，并且满足条件就会触发计算
以下是示意图：
GlobalWindows+KeyedStream常见用法如下：
WindowedStream<Integer, Integer, GlobalWindow> keyedWindowedStream = keyedStream.window(GlobalWindows.create()).trigger(PurgingTrigger.of(CountTrigger.of(10)));
GlobalWindows+DataStream常见用法如下：
AllWindowedStream<Integer, GlobalWindow> allWindowedStream = dataStream.windowAll(GlobalWindows.create()).trigger(PurgingTrigger.of(CountTrigger.of(10)));