时间语义与Wartermark
- 时间语义
- 乱序数据的处理
- 水位线（Watermark）
时间语义
Event Time：事件创建的时间
Ingestion Time：数据进入Flink的时间
Processing Time： 执行操作算子的本地系统时间，与机器相关
在代码中设置EventTime
//从调用时刻开始给env创建的每一个stream追加时间特征
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)乱序数据的处理
当Flink以Evnent Time模式处理数据流时，它会根据数据里的时间戳来处理基于时间点的算子；
由于网络、分布式等原因，会导致乱序数据的产生；
乱序数据会让窗口计算不准确
水位线（Watermark）
遇到一个时间戳达到了窗口关闭时间，不应该立刻除法窗口计算，而是等待一段时间，等迟到的数据来了在关闭窗口
Watermark是一种衡量Event Time进展的机制，可以设定延迟触发；
Watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用Watermark机制结合window来实现；
1、watermark就是事件时间，代表当前时间的进展
2、watermark主要用来处理乱序数据，一般就是直接定义一个延迟时间，延迟触发窗口操作；这里的延迟，指的是当前收到的数据内的时间戳
3、watermark延迟时间的设置，一般要根据数据的乱序情况来定，通常设置成最大乱序程序度。如果要权衡正确性和实时性的话，可以不按最大乱序程度，而是给一个相对较小的watermark延迟。watermark延迟时间，完全是自己手动设置。
4、关窗操作，必须是时间进展到窗口关闭时间，事件时间语义下就是watermark达到窗口关闭时间
5、watermark代表的含义是，之后就不会再来时间戳比watermark里面的数值小的数据了；如果不同的上游分区，当前任务会对它们创建各自分区watermark，当前任务的事件时间就是最小的那个
6、处理乱序数据，Flink有三重保证
watermark可以设置延迟时间
window的allowedLateness方法，可以设置窗口允许处理迟到数据的时间
window的sideOutputLateData方法，可以将迟到的数据写入侧输出流
窗口有两个重要操作：触发计算，晴空状态（关闭窗口）
watermark的特点
watermark是一条特殊的数据记录
watermark必须单调递增，以确保任务的时间时间时钟在向前推进，而不是在后退
watermark与数据的时间戳相关
watermark的传递
watermark = maxTimeStamp - laterTime
注：maxTimeStamp：当前时间戳最大的时间。laterTime：延迟时间
数据比较稀疏时用断点式，数据比较密集用周期性
