Hi,
補充一下第三個問題，merge 的用途是給所謂的 mergeable window 使用的 (i.e. SessionWindow)
舉個例子，當 SessionWindow 的時間間隔設定為 10s，如果收到 event A (ts = t1), event B (ts =
t1 + 15s)，
這個狀況下 event A, event B 會被當作是兩個 session。假如此時收到了一個 event C (ts = t1 + 5s)，
且前兩個 window 都還沒被觸發處理，這個時候 event A, B, C 就會被 merge 成同一個 session。
這時調用的就會是 merge function 去把三者合併。
Best
Tony Wei
Px New <
[hidden email]> 於 2019年11月10日 週日 上午10:58寫道：
> [image: image.png]建议深入解下 keyWindow,NoKeyWindow 与Assigner TimeWindow
> And WindowsFunction 😃
>
> Yuan,Youjun <
[hidden email]> 于2019年11月9日周六 下午7:46写道：
>
>> 1， 是
>> 2，没有标准答案，是否可以本地先聚合?
>> 3，AggFunc是指定做何种聚合，是sum, 还是avg, 还是count。不指定的话，Flink哪里指导你要计算啥?
>>
>> -----邮件原件-----
>> 发件人: 王佩 <
[hidden email]>
>> 发送时间: Saturday, November 9, 2019 11:45 AM
>> 收件人: user-zh <
[hidden email]>
>> 主题: Flink DataStream KeyedStream 与 AggregateFunction
>>
>> 请教下:
>>
>> 1、DataStream 如按用户ID KeyBy后，同一个用户ID的数据最终会被分到一个Partition中吗？
>>
>> 2、假设1成立，这样就会有数据倾斜的问题。该如何解决？
>>
>> 3、假设1成立，如: DataStream
>> .keyBy(userID)
>> .timeWindow(....)
>> .aggregate(new
>> AggregateFunction(.......))，这里的AggregateFunction
>> 为啥还需要merge呢。因为同一个Key的数据只会在同一个Partition中被计算，觉得不需要merge啊。
>>
>> 这三个问题有点疑惑，大神们帮忙看下！
>> 感谢！
>>
>
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