Apache Flink DataStream -翻滚窗口中的元素计数
Apache Flink是一个开源的流处理框架，它提供了强大的流处理和批处理功能。其中，DataStream是Flink中用于处理连续流数据的API。翻滚窗口是DataStream中的一种窗口类型，它根据元素的数量来触发计算。
在翻滚窗口中，窗口的大小是固定的，并且窗口之间没有重叠。当窗口中的元素数量达到预设的阈值时，窗口会触发计算并输出结果。计算完成后，窗口会被清空，然后继续接收新的元素。
翻滚窗口中的元素计数是指窗口中当前已经接收到的元素数量。通过对元素计数的监控，可以实时了解窗口中的元素数量，从而控制窗口的触发时机。
翻滚窗口中的元素计数可以用于各种场景，例如：
- 实时统计：可以通过监控窗口中的元素计数，实时统计某个时间段内的数据量，比如每秒钟接收到的请求数量。
- 流量控制：可以根据窗口中的元素计数来控制流量，当窗口中的元素数量达到一定阈值时，可以暂停或限制数据的输入，以避免系统过载。
- 异常检测：可以通过监控窗口中的元素计数，检测异常情况。例如，如果窗口中的元素数量超过了正常范围，可能表示系统出现了异常。
对于Apache Flink中的DataStream API，可以使用Flink的窗口函数来实现翻滚窗口中的元素计数。具体的实现方式可以参考Flink官方文档中的相关章节。
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使用DataStream函数创建fromElements函数时出错
由: java.io.IOException:未能从源反序列化元素引起。如果正在使用用户定义的序列化(Value和Writable类型)，请检查序列化函数.序列化程序是org.apache.flink.api.java.typeutils.runtime.kryo.KryoSerializer@599fcdda at org.apache.flink.streaming.api.functi
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，并期待匹配的鞋子立即发出，无双鞋等待它的一对直到窗口的尽头。Even if pair not found in window we tagged and kept in stream
通过将流分成左和右，并在连接上加窗(- [TumblingWindowJoin](https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable
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at org.apache.flink.table.api.TableEnviron
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