不是，flink是提供了richReduce，但不支持基于window的richReduce。
基于window的reduce只支持简单reduce，具体需要做自定义状态计算的，按照注释要求使用windowFunction和ProcessWindowFunction去做呀。
一直都是这样，1.12也是的哈。
Kezhu Wang <kez...@gmail.com> 于2021年1月29日周五 上午11:40写道：
> reduceFunction 是和 ReducingStateDescriptor 配合的， 并不是
> “window的”。“WindowOperator” 的 function 是 “InternalWindowFunction”，这个可以是
> “RichFunction”。
>
> Flink 中的 state 除了可以绑定 key，也可以绑定 namespace，只是 namespace
> 并没有直接暴露给用户。如果需要的话，可以自己写个 WindowOperator，暴露个 WindowFunction。
>
> Interface WindowFunction {
> // You could do incremental aggregation here.
> void processElement(Context context, Window window, Element element);
>
> void fireWindow(Context context, Window window);
> }
>
> interface WindowedRuntimeContext {
> State getWindowedState(StateDescriptor descriptor).
> }
>
> 把所有 window concepts 交给 WindowOperator，WindowFunction 作具体业务。
>
> On January 28, 2021 at 20:26:47, 赵一旦 (hinobl...@gmail.com) wrote:
>
> 问题如title，当然当前Flink的API还是可以实现RichReduceFunction的效果的，就是基于windowFunction或者processWindowFuntion。
>
> 但是，windowFunc和reduceFunc最大的区别在于windowFunc是窗口触发操作，而reduce是实时的增量操作。
> 如果说我的窗口计算对于每个record的到来都需要一个极复杂的操作，我更希望在reduce中完成，而不是windowFunc中完成，因为那样会导致整个窗口所有key的数据几乎在同一时刻触发，这回导致压力变高。
>
>
>
