flink的双流join的2个流必须都是滑动窗口吗

不，Flink的双流(join)操作并不要求两个流都是滑动窗口。在双流(join)操作中，每个流可以使用不同类型的窗口，包括滑动窗口、滚动窗口或其他类型的窗口。

在Flink中，可以对每个输入流分别定义不同的窗口类型和参数，以满足实际的业务需求。只要两个流在关联键上能够匹配，并且窗口定义能够适配，就可以进行双流(join)操作。

下面是一个示例，展示了如何在双流(join)操作中使用不同类型的窗口：

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

public class WindowJoinExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置并行度为1，方便观察输出结果
        env.setParallelism(1);

        // 订单流，使用滑动窗口
        DataStream<Tuple2<String, Double>> stream1 = env.fromElements(
                Tuple2.of("order1", 100.0),
                Tuple2.of("order2", 200.0),
                Tuple2.of("order3", 150.0)
        ).keyBy(tuple -> tuple.f0)
                .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)));

        // 用户流，使用滚动窗口
        DataStream<Tuple2<String, String>> stream2 = env.fromElements(
                Tuple2.of("order1", "RegionA"),
                Tuple2.of("order2", "RegionB"),
                Tuple2.of("order3", "RegionA")
        ).keyBy(tuple -> tuple.f0)
                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));

        // 执行join操作
        DataStream<Tuple2<Tuple2<String, Double>, Tuple2<String, String>>> joinedStream =
                stream1.join(stream2)
                        .where(tuple1 -> tuple1.f0)
                        .equalTo(tuple2 -> tuple2.f0)
                        .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
                        .apply((tuple1, tuple2) -> Tuple2.of(tuple1, tuple2));

        // 输出结果
        joinedStream.print();

        // 执行任务
        env.execute("Window Join Example");
    }
}

在上述示例中，订单流使用了滑动窗口SlidingProcessingTimeWindows，窗口大小为10秒，滑动步长为5秒；而用户流则使用了滚动窗口TumblingProcessingTimeWindows，窗口大小也为10秒。

在执行join()操作时，我们指定了使用订单ID作为关联的键，并通过.window()方法指定了滑动窗口SlidingProcessingTimeWindows作为关联操作的窗口类型。

需要注意

的是，在双流(join)操作中，两个流的窗口大小和滑动步长应该是匹配的，以确保窗口之间的对齐。如果窗口定义不一致，可能会导致无法正确关联窗口中的数据。

总之，Flink的双流(join)操作允许使用不同类型的窗口，只要在关联键上能够匹配，并且窗口定义适配即可。