对于数据处理工作，数据分窗是一个很常见的操作，以信号采样序列为例，通常的方式有几种做法：
1. 以序列的第一个元素为基准，按步长滑移，按窗口尺寸切分；然而序列会因为处理的方式的不同会
对头尾部分进行一定程度的切除，会不会对最终分窗产生影响呢？下图显示了切除不会对最终结果
产生大影响，只是相当于删除首尾窗口，但是，使用此种处理，其余因素对分窗的影响效果不直观。
不同步长分窗结果，实际上是对单位步长分窗结果的采样！筒子们哇，在做特征提取时，改步长参数，
不需要从头再做，只需要从单位步长特征中抽样即可。
2. 1中提及的分窗做法让人感觉不是很良好，给大家奉上规范的分窗方式吧：
a. 以当前行的位置（index）为参考，将index前后偏移一定数量的即得到窗口对象，其实这需要一定序关系，所以
对于无序的先整理个顺序出来。
b. 以当前行的属性值 (value) 为参考，向周围扩散一定的值范围。
其实这也没有什么特别，比较符合人们的思考方式！
https://databricks.com/blog/2015/07/15/introducing-window-functions-in-spark-sql.html
https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-spark-sql/spark-sql-RelationalGroupedDataset.html