要在Apache Kafka Streams中使用窗口进行聚合，可以使用KStream.groupByKey()方法将数据按键进行分组，然后使用窗口操作符进行聚合。以下是一个使用窗口进行聚合的示例代码：

import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.*;

import java.util.Properties;

public class KafkaStreamsWindowedAggregationExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 设置Kafka Streams的配置
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "windowed-aggregation-example");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());

        // 创建一个流构建器
        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();

        // 创建一个输入流
        KStream inputStream = builder.stream("input-topic");

        // 将输入流按键分组
        KGroupedStream groupedStream = inputStream.groupByKey();

        // 使用窗口操作符进行聚合
        TimeWindows timeWindows = TimeWindows.of(5000); // 按5秒的窗口聚合
        KTable, Long> aggregatedTable = groupedStream.windowedBy(timeWindows)
                .count(); // 使用count()进行聚合

        // 将聚合结果发送到输出主题
        aggregatedTable.toStream().to("output-topic");

        // 创建Kafka Streams实例并启动
        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
        streams.start();

        // 程序等待停止信号
        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(streams::close));
    }
}

在上面的代码中，我们首先设置Kafka Streams的配置，然后创建一个流构建器。接下来，我们从输入主题创建了一个流，并使用groupByKey()方法按键分组。然后，我们使用windowedBy()方法将流转换为窗口流，然后使用count()方法进行聚合。最后，我们将聚合结果发送到输出主题。

注意，上述代码中的时间窗口是5秒，你可以根据自己的需求进行调整。此外，还可以使用其他聚合操作符（如reduce()、aggregate()等）来执行其他类型的聚合。