目录一、window概念二、时间窗口（TimeWindow）1）滚动窗口（TumblingWindows）2）滑动窗口（SlidingWindows）3）会话窗口（SessionWindows）三、windowAPI四、窗口分配器（windowassigner）1）增量聚合函数（incrementalaggregationfunctions）2）全窗口函数（fullwindowfunctions）3）其它可选windowAPI五、Flink中的时间语义六、设置EventTime七、水位线（Watermark）1）为什么需要水位线（Watermark）2）如何利用Watermark处理乱序数据问

目录一、window概念二、时间窗口（TimeWindow）1）滚动窗口（TumblingWindows）2）滑动窗口（SlidingWindows）3）会话窗口（SessionWindows）三、windowAPI四、窗口分配器（windowassigner）1）增量聚合函数（incrementalaggregationfunctions）2）全窗口函数（fullwindowfunctions）3）其它可选windowAPI五、Flink中的时间语义六、设置EventTime七、水位线（Watermark）1）为什么需要水位线（Watermark）2）如何利用Watermark处理乱序数据问

定义对于一个处理无界数据流的pipeline而言，非常需要一个衡量数据完整度的指标，用于标识什么时候属于某个窗口的数据都已到齐，窗口可以执行聚合运算并放心清理，我们暂且就给它起名叫watermark吧。可以把系统当前处理时间当做watermark吗？显然不可以。第一章已经讨论过，处理时间和事件时间的偏差是不确定的，根据处理时间无法对事件时间的进度进行准确衡量。pipeline的数据处理速率可以当做watermark吗？也不可以。pipeline的数据处理速率不是一成不变的，会受到诸多因素的影响，也不能辅助判别数据的完整性。那选择什么作为watermark合适呢，从头捋捋吧。我们假设每个事件都携

定义对于一个处理无界数据流的pipeline而言，非常需要一个衡量数据完整度的指标，用于标识什么时候属于某个窗口的数据都已到齐，窗口可以执行聚合运算并放心清理，我们暂且就给它起名叫watermark吧。可以把系统当前处理时间当做watermark吗？显然不可以。第一章已经讨论过，处理时间和事件时间的偏差是不确定的，根据处理时间无法对事件时间的进度进行准确衡量。pipeline的数据处理速率可以当做watermark吗？也不可以。pipeline的数据处理速率不是一成不变的，会受到诸多因素的影响，也不能辅助判别数据的完整性。那选择什么作为watermark合适呢，从头捋捋吧。我们假设每个事件都携