@Kezhu Wang <kez...@gmail.com>
你的说法大概懂。不过改造成本有点高，本身复写个算子不难。但是貌似这个地方考虑点太多了。比如我放个接口允许reduce的时候支持一个RichReduceFunction2。相当于对于每个record，要经过默认的reduceFunc，再经过我的RichReduceFunction2，然后窗口触发再去windowFunc。
这样可能我还需要调整emitWindowContent那部分，想办法将RichReduceFunction2中自定义的状态内容也丢进
windowFunc的参数中去。
赵一旦 <hinobl...@gmail.com> 于2021年1月29日周五 下午12:34写道：
> 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。
>>
>>
>>
