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如何在以日期-时间为中心的非eventtime字段上处理Flink中的窗口/聚合？

在Flink中，如果要在以日期-时间为中心的非event time字段上处理窗口和聚合，可以使用Flink的ProcessFunction和KeyedProcessFunction来实现。

首先，需要将数据流按照日期-时间字段进行分组，使用KeyBy操作符将数据流按照指定字段进行分组。然后，可以使用ProcessFunction或KeyedProcessFunction来处理每个分组的数据。

在ProcessFunction或KeyedProcessFunction中，可以使用状态管理来保存每个分组的窗口状态。可以使用ValueState或ListState来保存窗口中的数据，并在每次处理新的数据时更新状态。

接下来，可以使用定时器（Timer）来触发窗口的关闭和聚合操作。可以在ProcessFunction或KeyedProcessFunction中使用onTimer方法来定义定时器的触发逻辑。当定时器触发时，可以对窗口中的数据进行聚合操作，并输出结果。

在Flink中，可以使用WindowAssigner来定义窗口的分配策略。可以根据日期-时间字段的值来分配窗口，例如使用TumblingEventTimeWindows或SlidingEventTimeWindows来定义基于日期-时间字段的滚动窗口或滑动窗口。

最后，可以使用窗口函数（WindowFunction）来对窗口中的数据进行聚合操作。可以使用ReduceFunction、AggregateFunction或ProcessWindowFunction来实现不同的聚合逻辑。

总结起来，处理以日期-时间为中心的非event time字段上的窗口和聚合操作可以按照以下步骤进行：

使用KeyBy操作符将数据流按照日期-时间字段进行分组。
在ProcessFunction或KeyedProcessFunction中使用状态管理来保存窗口中的数据。
使用定时器（Timer）来触发窗口的关闭和聚合操作。
使用WindowAssigner来定义窗口的分配策略。
使用窗口函数（WindowFunction）对窗口中的数据进行聚合操作。

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