在大数据流式处理和分析应用中，窗口（开窗）函数是个很重要的概念，用于对一段时间内的事件数量进行统计和分析。窗口函数运用的场景有对HTTP请求流的分析、物联网设备上报的流数据处理等，选择合适的窗口函数能够使得工作效率事半功倍。在微软的Azure中，内置的流分析器中为我们提供了“翻转（Tumbling）”、“跳跃（Hopping）”、“滑动（Sliding）”、“会话（Session）”和“快照（Snapshot）”五种窗口。在此我对五种窗口函数做一个简单介绍，希望大家举一反三，使用各种编程语言对这些函数进行实现，从而运用到各自的业务场景之中去。
文章为原创，除了微软知识库外，网上还没有类似的完整的介绍。参考资料及图片来源： Azure 流分析开窗函数简介 | Microsoft Docs （图片如有侵权，请通知我予以删除）
如图所示，翻转窗口是一种最简单最基础的窗口，统计固定时段内的事件数量，事件不会被重复计算，也不会被遗漏，统计的间隔也一致，如同定时器一样，计算上一时间内发生的时间数量。比如统计网站时段访问数量：1点到2点的PV、2点到3点的PV...等。
如图所示，跳跃窗口类似与翻转窗口，只是统计的时长不变，统计的间隔有所缩短，这样会有一部分数据会被各个翻转窗口重复统计进去。这在一些比较特别的统计中有用。还是拿电商举例，比如：统计1点到3点的访问人数、2点到4点的人数、3点到5点的人数......
滑动窗口是一种比较特殊的窗口，它的统计时长不变，但是统计时间却是连续的，可以看作把跳跃窗口（HoppingWindow）的统计时间间隔去掉了。因此，它的意义是能够计算出任意时段内的事件数量，用于计算网站流量是否超标、给定一个时长统计最大数量（比如文章、帖子的数量）非常有用。
会话窗口和前三种窗口不同，它统计的时长是可变的。当事件产生（比如用户打开网页）时窗口计时开始，随着用户不断在页面中点击跳转、进行各种操作，最后一段时间内没有操作会话超时，窗口的计时随之结束。会话窗口用于记录用户一次登录在页面上的所有行为非常有用，也是电商平台用于对用户行为进行跟踪分析必备的重要手段，可以清楚地知道用于在每个页面停留了多久，页面和页面是如何跳转的，看了、买了那些东西，从哪个地方开始流失，广告投放的质量（查看、点击），何时进行回访等等，从而对每个用于的浏览习惯、消费能力、甚至年龄、性别、职业等做精确画像，也是大数据分析的方向之一。
快照窗口可以看作是一种特殊的翻转窗口，只是它的统计时长比较短，一般为秒，在某一时刻内没有事件发生则不予以统计，一般用于进行允许有一定精度误差的并发度统计。
同学们，大家在工作、学习过程中还知道有哪些窗口函数，可以在留言区告诉我，我会分享出来。大家一起来学习和进步！
微软外服工作札记系列
①聊聊我在微软外服大数据分析部门的工作经历及一些个人见解
②聊聊微软的知识管理服务平台和一些编程风格
③窗口函数的介绍
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