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DataStream[T] 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 def reduce(reducer: ReduceFunction[T]): DataStream[T] def fold[R:
DataStream[T] 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 def reduce(reducer: ReduceFunction[T]): DataStream[T] def fold[R:
DataStream[T] 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 def reduce(reducer: ReduceFunction[T]): DataStream[T] def fold[R:
<T> reducer) 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 public <R> SingleOutputStreamOperator<R> fold(R initialValue
<T> reducer) 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 public <R> SingleOutputStreamOperator<R> fold(R initialValue
<T> reducer) 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 public <R> SingleOutputStreamOperator<R> fold(R initialValue
<T> reducer) 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 public <R> SingleOutputStreamOperator<R> fold(R initialValue
窗口函数跨查询结果的行执行计算。它们在HAVING子句之后但在ORDER BY子句之前运行。调用窗口函数需要使用OVER子句来指定窗口的特殊语法。窗口具有三个组成部分： 分区规范，它将输入行分为不同的分区。这类似于GROUP BY子句如何将行分为聚合函数的不同组。 排序规范，它确定窗口函数将处理输入行的顺序。
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