Apache Flink是一个开源的流处理框架，它提供了ProcessWindowFunction来对窗口中的元素进行处理。下面是一个使用ProcessWindowFunction实现的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class ProcessWindowFunctionExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

        // 创建数据流
        DataStream input = env.socketTextStream("localhost", 9999);

        // 转换数据流为元组
        DataStream> tuples = input.map(new MapFunction>() {
            @Override
            public Tuple2 map(String value) throws Exception {
                String[] split = value.split(",");
                return new Tuple2<>(split[0], Integer.parseInt(split[1]));
            }
        });

        // 对元组进行分组并窗口化
        DataStream result = tuples
                .keyBy(tuple -> tuple.f0)
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .process(new MyProcessWindowFunction());

        // 打印结果
        result.print();

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

    public static class MyProcessWindowFunction extends ProcessWindowFunction, String, String, TimeWindow> {
        @Override
        public void process(String key, Context context, Iterable> input, Collector out) throws Exception {
            int sum = 0;
            int count = 0;

            for (Tuple2 tuple : input) {
                sum += tuple.f1;
                count++;
            }

            double avg = (double) sum / count;
            out.collect("Key: " + key + ", Window: " + context.window() + ", Average: " + avg);
        }
    }
}

在这个示例中，我们首先设置了执行环境，并创建了一个socket数据流。然后，我们使用MapFunction将输入数据流转换为元组。接下来，我们对元组进行分组并使用TumblingEventTimeWindows定义了一个5秒的滚动窗口。最后，我们使用自定义的MyProcessWindowFunction对窗口中的元素进行处理，并将结果打印出来。

在MyProcessWindowFunction中，我们通过迭代窗口中的元素，计算它们的和以及数量。然后，我们计算平均值并将结果收集到输出中。

要运行这个示例，您需要启动一个socket服务器并将数据发送到localhost:9999。然后，您可以运行上述代码来处理数据并打印结果。