hi leiyanrui,
我明白了，非常感谢你！！！
在2020年10月12日 15:05，leiyanrui<1150693...@qq.com> 写道：
进一步KeyedProcessFunction的处理是按照window的end时间，这样就会只有一个key进而将聚合后的数据再次聚合
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进一步KeyedProcessFunction的处理是按照window的end时间，这样就会只有一个key进而将聚合后的数据再次聚合
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HI leiyanrui,
你说的没有错，我改后的代码确实是对应了每种behavior的pv[捂脸]，非常谢谢你的热心解答！
出于对Flink的理解不太熟悉，我还想再请教一个问题，为什么原demo还需要再对聚合后的窗口数据再做一次KeyedProcessFunction的处理？（图1）因为我想在聚合函数这一步就已经可以拿到整个窗口的pv数据了。
在2020年10月12日 14:36，leiyanrui<1150693...@qq.com> 写道：
keyby(_behavior) 你看到的四个结果应该是每种behavior的pv 不是整个窗口的pv
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keyby(_behavior) 你看到的四个结果应该是每种behavior的pv 不是整个窗口的pv
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HI Sysuke,
在2020年10月12日 14:14，Lee Sysuke 写道：
Hi , 可以粘一下aggregateFuntion和ProcessFunction的代码吗
Natasha <13631230...@163.com> 于2020年10月12日周一 下午2:11写道：
HI ALL，
刚入门Flink的我最近从github上找了几个分析用户行为的Demo，想以此来入门Flink。
1. 但是有一个问题我一直想不通：（图1）
Hi , 可以粘一下aggregateFuntion和ProcessFunction的代码吗
Natasha <13631230...@163.com> 于2020年10月12日周一 下午2:11写道：
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> HI ALL，
> 刚入门Flink的我最近从github上找了几个分析用户行为的Demo，想以此来入门Flink。
>1. 但是有一个问题我一直想不通：（图1）
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> 如图，设置用户访问时间为EventTime；我设想的是，如果我设置一小时的滚动时间，那么按道理我应该得到的结果是，
> *在这一小时内访问的pv总数都应该返回给我*
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HI ALL，
刚入门Flink的我最近从github上找了几个分析用户行为的Demo，想以此来入门Flink。
1. 但是有一个问题我一直想不通：（图1）
如图，设置用户访问时间为EventTime；我设想的是，如果我设置一小时的滚动时间，那么按道理我应该得到的结果是，在这一小时内访问的pv总数都应该返回给我，但是为什么console打出来的却是四个相同的时间戳但是却是四个分散的41890,992,1474,2539的pv数量？（图2）
2.
