UI的作业开发界面添加自定义参数“over.window.interval”，且值配置为大于或等于“0”时开启窗口支持数据超期功能，创建作业可参考如何创建FlinkServer作业。该设置会对作业中的所有over窗口生效，建议对单over窗口的作业使用此功能。 SQL示例： CREATE

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编辑器/窗口管理 命令 键（CodeArts IDE键盘映射） 键（IDEA键盘映射） 命令ID 关闭窗口 Ctrl+Shift+W Alt+F4 Ctrl+Shift+W Alt+F4 workbench.action.closeWindow 关闭编辑器 Ctrl+W Ctrl+F4

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描述 x NSInteger 窗口相对于屏幕左侧的偏移量。 y NSInteger 窗口相对于屏幕顶端的偏移量。 width NSInteger 窗口的宽度。 height NSInteger 窗口的高度。 handle NSUInteger 窗口句柄。 示例代码 1 HWMUI

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MainWindowInfo 主窗口信息 表3 MainWindowInfo 参数名称 参数类型 参数说明 x number 窗口相对于屏幕左侧的偏移量。 y number 窗口相对于屏幕顶端的偏移量。 width number 窗口的宽度。 height number 窗口的高度。 handle

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，也可以共享某一个程序窗口。共享程序窗口的时候还可以指定共享该程序窗口的矩形区域。 接口调用流程 实现屏幕共享 加入房间 参考接口调用流程中加入房间的时序图步骤加入房间。 共享桌面 加入房间后可以调用getScreenShareSources获取屏幕共享对象列表，然后遍历找到其中

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结构体HwmMainWindowInfo参数说明 参数 类型 描述 x int 窗口相对于屏幕左侧的偏移量。 y int 窗口相对于屏幕顶端的偏移量。 width int 窗口的宽度。 height int 窗口的高度。 handle HWND 窗口句柄。 表2 返回值 类型 描述 HwmErrCode

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windowTime设置窗口时间大小，默认2分钟一个窗口足够读取文本内的所有数据了 val windowTime = ParameterTool.fromArgs(args).getInt("windowTime", 2) // 构造执行环境，使用eventTime处理窗口数据

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windowTime设置窗口时间大小，默认2分钟一个窗口足够读取文本内的所有数据了 val windowTime = ParameterTool.fromArgs(args).getInt("windowTime", 2) // 构造执行环境，使用eventTime处理窗口数据

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windowTime设置窗口时间大小，默认2分钟一个窗口足够读取文本内的所有数据了 val windowTime = ParameterTool.fromArgs(args).getInt("windowTime", 2) // 构造执行环境，使用eventTime处理窗口数据

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windowTime设置窗口时间大小，默认2分钟一个窗口足够读取文本内的所有数据了 val windowTime = ParameterTool.fromArgs(args).getInt("windowTime", 2) // 构造执行环境，使用eventTime处理窗口数据

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HwndListInfo 窗口句柄信息 表3 HwndListInfo 参数名称 参数类型 参数说明 hwndInfoList HwndInfo 视频窗口句柄列表 hwndListLength number 窗口句柄列表的实际长度 父主题： 界面配置管理对象

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windowTime设置窗口时间大小，默认2分钟一个窗口足够读取文本内的所有数据了 val windowTime = ParameterTool.fromArgs(args).getInt("windowTime", 2) // 构造执行环境，使用eventTime处理窗口数据

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count = udfState.getState } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码，每当触发计算时统计窗口中元组数量。 import java.util import org.apache.flink.api.java

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count = udfState.getState } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码，每当触发计算时统计窗口中元组数量。 import java.util import org.apache.flink.api.java

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函数中添加一个断点。 打开调试窗口：按 F5 或者单击右上角调试工具栏中的开始调试按钮，打开【扩展开发宿主】窗口。 打开插件注册的视图，进入断点，进行前端的调试，若无法进入断点，可以使用“Ctrl + Shift + I”打开“开发人员工具”，再“Ctrl + R”重新加载当前窗口。 前后端方法相互调用

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详细接口原型描述。 接口名称 描述 be_active_ado_window 维护窗口触发动作，刷新ilmadowindow触发时间及动作。 be_create_ado_window_for_each_db 维护窗口触发动作，在实例的每个数据库中创建ilmadowindow。 be_execute_ilm

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ROW 范围内的窗口、FOLLOWING 所描述的区间并未支持。 ORDER BY 必须指定于单个的时间属性。 可以在一个 SELECT 子句中定义多个 OVER 窗口聚合。然而，对于流式查询，由于目前的限制，所有聚合的 OVER 窗口必须是相同的。 OVER 窗口需要数据是有序的。因为表没有固定的排序，所以

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如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的mer

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如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的mer

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如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的mer

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如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的mer

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