一、flink中的時間語義
1.processing time:
2.event time(row time)：
二 、watermark
1.針對上面提到的，資料存在的亂序的處理方式
2. watermark 生成
a.源需要呼叫sourcecontext中的collectwithtimestamp(...)方法。
b.為了生成watermark，源需要呼叫emitwatermark(watermark)方法
override def run(ctx: sourcecontext[mytype]): unit = } }
3. watermark 型別
1.定期生成器
2.根據一些在流處理資料流中遇到的一些特殊記錄生成器
4.watermark 傳播
1.首先，watermark 會以廣播的形式在運算元之間進行傳播
2.如果在程式裡面收到了乙個 long.max_value 這個數值的 watermark，就表示對應的那一條流的乙個部分不會再有資料發過來了，它相當於就是乙個終止的乙個標誌
3.對於單流而言，這個策略比較好理解，而對於有多個輸入的運算元，watermark 的計算就有講究了，乙個原則是：單輸入取其大，多輸入取小
三、table中指定時間
1.獲取table的兩種方式
（1）可以從乙個 datastream 轉化成乙個 table；
（2）直接通過 tablesource 去生成這麼乙個 table；
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