flink1.11.读取kafka数据
Watermark的核心本质可以理解成一个延迟触发机制。
在 Flink 的窗口处理过程中，如果确定全部数据到达，就可以对 Window 的所有数据做 窗口计算操作（如汇总、分组等），如果数据没有全部到达，则继续等待该窗口中的数据全 部到达才开始处理。这种情况下就需要用到水位线（WaterMarks）机制，它能够衡量数据处 理进度（表达数据到达的完整性），保证事件数据（全部）到达 Flink 系统，或者在乱序及 延迟到达时，也能够像预期一样计算出正确并且连续的结果。当任何 Event 进入到 Flink 系统时，会根据当前最大事件时间产生 Watermarks 时间戳。
那么 Flink 是怎么计算 Watermak 的值呢？
Watermark =进入Flink 的最大的事件时间(mxtEventTime)-指定的延迟时间(t)
那么有 Watermark 的 Window 是怎么触发窗口函数的呢？
如果有窗口的停止时间等于或者小于 maxEventTime - t(当时的warkmark)，那么这个窗口被触发执行。