Watermark

Flink处理乱序数据的三个保证：

1. watermark水位线，使得整体的数据变慢(结束之后先输出一个结果)

2.window设置允许数据迟到（来一个迟到数据聚合一次，输出结果）

3.侧输出流

数据来了之后，放到对应的桶中，并计算插入的waterMark来判断窗口需不需要关闭，如果需要关闭，则触发计算，关闭窗口和桶

比如如下图，5秒（时间戳）的数据来了之后，系统认为现在的时间进行到了5-3=2秒，所以把三秒的时间窗口关闭了，等8秒的数据来了之后才关闭5秒的窗口。

---

应用

如果数据没有带时间戳，则时间戳默认为Long.MIN_VALUE

前提是规定好事件语义：

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

提取时间戳+设定waterMark【一般都是周期性生成】

乱序数据：

参数为设定waterMark的延迟为999毫秒，重写的方法的返回值是从数据中提取时间戳

原理为周期性生成waterMark，第一个waterMark为了防止数据溢出（由于数据溢出【小于最小值】之后会变成一个超大的值）为Long.MIN_VALUE+waterMark延迟时间

非乱序数据：不用设置延迟时间：【也是周期性生成】

也可以自定义函数设置waterMark

周期：

---

易错：