Apache Flink 是一个开源的流处理框架，它提供了强大的 keyBy 和 window 操作符来对流数据进行分组和窗口化处理。下面是一个包含代码示例的解决方法：

1. 导入需要的 Flink 类：

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
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.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;

2. 创建一个 Flink 环境：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

3. 从数据源创建一个 DataStream：

DataStream input = env.fromElements("Hello Flink", "Hello World", "Flink is awesome");

4. 使用 keyBy 操作符对数据进行分组：

DataStream> counts = input
    .flatMap(new Tokenizer())
    .keyBy(0)  // 按照元组的第一个元素进行分组
    .sum(1);   // 对分组后的元组的第二个元素进行求和

5. 使用 window 操作符对数据进行窗口化处理：

DataStream> windowCounts = input
    .flatMap(new Tokenizer())
    .keyBy(0)
    .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))  // 创建一个大小为 5 秒的滚动窗口
    .sum(1);

6. 定义一个 FlatMapFunction 用于将输入的字符串拆分成单词，并计数：

public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction> {
    @Override
    public void flatMap(String value, Collector> out) {
        String[] words = value.toLowerCase().split("\\W+");
        for (String word : words) {
            if (word.length() > 0) {
                out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
            }
        }
    }
}

7. 执行任务并打印结果：

counts.print();
env.execute("KeyBy and Window Example");

这样就完成了一个简单的 Apache Flink 应用程序，使用 keyBy 和 window 操作符对流数据进行分组和窗口化处理。注意，这只是一个简单示例，实际使用中可能需要根据具体需求进行更复杂的操作。