在Apache Flink中，可以使用windowAll()方法创建空窗口。空窗口是指不根据任何条件或标准对数据进行分组的窗口。以下是一个示例代码，演示了如何在Apache Flink中使用空窗口：

import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
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.GlobalWindows;
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.GlobalWindow;

public class EmptyWindowExample {

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

        // 创建输入数据流
        DataStream> inputDataStream = env.fromElements(
                new Tuple2<>("A", 1),
                new Tuple2<>("B", 2),
                new Tuple2<>("C", 3),
                new Tuple2<>("D", 4),
                new Tuple2<>("E", 5)
        );

        // 将数据流应用于空窗口
        DataStream> resultDataStream = inputDataStream
                .windowAll(GlobalWindows.create())
                .reduce(new ReduceFunction>() {
                    @Override
                    public Tuple2 reduce(Tuple2 value1, Tuple2 value2) throws Exception {
                        // 在空窗口中对输入数据进行聚合操作
                        int sum = value1.f1 + value2.f1;
                        return new Tuple2<>(value1.f0, sum);
                    }
                });

        // 打印结果
        resultDataStream.print();

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

在上述示例代码中，我们创建了一个输入数据流inputDataStream，其中包含了一些Key-Value对。然后，我们将数据流应用于空窗口GlobalWindows.create()，并使用reduce()函数对窗口中的数据进行聚合操作。在reduce()函数中，我们对每个Key的Value进行求和操作。最后，我们将结果数据流打印出来并执行任务。

请注意，空窗口是全局窗口，它将所有输入数据作为一个窗口处理。因此，在实际应用中，应考虑窗口大小和滑动间隔等参数来适应数据流的处理需求。