最近我尝试使用apacheflink进行快速批处理。我有一张table和一张tablecolumn:value and 不相关的索引列
基本上我想计算每5行值的平均值和范围。然后我将根据我刚刚计算的平均值来计算平均值和标准差。所以我想最好的办法就是 Tumble Windows。
看起来像这样

DataSet<Tuple2<Double, Integer>> rawData = {get the source data};
Table table = tableEnvironment.fromDataSet(rawData);
Table groupedTable = table
            .window(Tumble.over("5.rows").on({what should I write?}).as("w")
            .groupBy("w")
            .select("f0.avg, f0.max-f0.min");

{The next step is to use groupedTable to calculate overall mean and stdDev}

但我不知道该写什么 .on() . 我试过了 "proctime" 但它表示，目前还没有这样的投入。我只希望它在从源代码读取时按顺序分组。但它必须是一个时间属性，所以我不能使用 "f2" -索引列也按顺序排列。
我必须添加时间戳才能这样做吗？在批处理中有必要吗？它会减慢计算速度吗？解决这个问题的最好办法是什么？
更新：我试着在表api中使用滑动窗口，结果得到了一个异常。

// Calculate mean value in each group
    Table groupedTable = table
            .groupBy("f0")
            .select("f0.cast(LONG) as groupNum, f1.avg as avg")
            .orderBy("groupNum");

//Calculate moving range of group Mean using sliding window
    Table movingRangeTable = groupedTable
            .window(Slide.over("2.rows").every("1.rows").on("groupNum").as("w"))
            .groupBy("w")
            .select("groupNum.max as groupNumB, (avg.max - avg.min) as MR");

例外情况是：
线程“main”java.lang.unsupportedoperationexception中出现异常：当前不支持事件时间上的计数滑动组窗口。
在org.apache.flink.table.plan.nodes.dataset.datasetwindowaggegate.createeventtimeslidingwindowdataset（datasetwindowaggegate。scala:456)
在org.apache.flink.table.plan.nodes.datasetwindowaggregate.translatetoplan（datasetwindowaggregate。scala:139)
...
这是否意味着表api中不支持滑动窗口？如果我没记错的话，dataset api中没有窗口函数。那么如何计算间歇过程中的移动范围呢？