structured streaming和flink中的watermark指的是一个意思，顾名思义，就是提高数据的水位线，下面以structured streaming为例，说说小编对watermark的理解
1、如图所示，代表着每隔五分钟处理过去十分钟的数据，即窗口长度是十分钟，滑动间隔是五分钟，watermark的值是十分钟
2、如图中，12:15～12:20这个batch获取的数据共4条，其中12:15和12:21是正常到达Spark的，而12:08和12:13这两条是延迟到达Spark，这个窗口中上一个batch计算得到的wm=batch最大的event-time 12:14 减去 设定的 延迟阈值 10分钟 = 12:04，12：00~12：10，12：05~12：15这两个窗口的最大值大于vm，所以12：00~12：10，12：05~12：15这两窗口不会被触发执行，所以12:08和12:13这两条数据会被放到对应的窗口中去执行
如图中，12:25分触发时，上一个batch 计算得到的wm=batch最大的event-time 12:21 减去 设定的 延迟阈值 10分钟 = 12:11分，因为12:00～12:10这个窗口的最大值已经全部小于wm了，所以，该窗口的值从Result Table输出到Kafka
同理，12:30分触发时，上一个batch 计算得到的wm=batch最大的event-time 12:26 减去 设定的 延迟阈值 10分钟 = 12:16分，因为12:05～12:15这个窗口的最大值已经全部小于wm了，所以，该窗口的值从Result Table输出到Kafka