流媒体：滚动窗口与微观看

Question

流处理中的5秒翻滚窗口与微批处理时的5秒微批处理有何不同？两者都有一个5秒的非重叠窗口，在此期间它们处理记录并继续前进。

我知道流处理中有时间的概念：事件、摄取和处理时间。我们是否可以推断，使用微拍摄的流处理只不过是使用具有摄取时间或处理时间的翻滚窗口的流处理？

Answer 1

根据我的理解，从结果的角度来看，它们非常相似。它们将允许处理给定时间段内的部分数据。

Spark是对的，由于设计限制，Spark Streaming使用给定的持续时间读取数据的一小部分。

在我看来，它们之间最大的区别是目的。Spark中的微批处理用于从源头限制数据的消耗。但Flink中的Windows用于处理数据，它们是在读取后创建的，因此它们不会真正影响消费者的读取速度。

Answer 2

经过更多的研究，这是我的结论

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Tumbling window是演进的流处理模型的一部分（其中数据不断进入一个巨大的无界表，而批处理被视为流处理的一种特殊情况），它通过以下方式工作：

1. 封锁无边无际的巨大窗口/桌子的“过去”
2. 然后期待在未来的有限时间内（比如10秒）将入站数据发送到这个巨大的窗口
3. 正在处理它
4. 返回步骤1

因此，作为黑盒的微博客非常类似于翻滚窗口，但真正的区别在于用于实现窗口处理的底层架构/设计/方法。

来源：

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http://blog.madhukaraphatak.com/introduction-to-flink-streaming-part-2/