Flink watermark 水位线简介

详见：https://blog.csdn.net/lmalds/article/details/52704170

补充说明：

1、例子的并发度是1，如果是多并发时，情况是不一样的。

env.setParallelism(1);

2、对于多并发情况，各个进程之间的水位线是独立的，也就是每个进程之间有各自的水位线。但是当某个进程触发了自己的窗口，也会触发其他进程相同的窗口，保证了水位线窗口中数据的一致性。

env.setParallelism(n);

3、由于窗口触发有2个条件：(1)水位线到达下一个窗口。(2)触发的窗口中有数据。因为多并发的时候，各个进程之间的水位线是独立的，所以有可能进程 A 某个窗口的数据，需要由进程 B 来触发。

4、如果在设置 watermark 后有多个窗口操作，则窗口之间是共用一个 watermark 的。

// 数据解析过滤
DataStream<OnlineMinuteData> dataStream = transaction.map(s -> OnlineMinuteData.buildOnlineMinuteDataInfo(s))
        .uid("source-map")
        .filter(s -> s != null)
        .uid("source-filter")
        .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<OnlineMinuteData>(org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time.seconds(30)) {
            @Override
            public long extractTimestamp(OnlineMinuteData element) {
                return element.getCountTime();
            }
        })
        .uid("source-water-mark");

DataStream hourLogicalVersionStream = dataStream
        .filter(s -> s.getSourceType() == ServerTableEnum.LOGICAL_SERVER.getServerTableType() && s.getVwType().equals(Constant.ONLINE_DATA_TYPE_VERSION))
        .keyBy("vwType","vwId", "areaId", "serverId")
        .timeWindow(org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time.hours(1))
        .apply(new LogicalAggWindowResultFunction())
        .uid("hour-logical-version-window");

DataStream dayLogicalVersionStream = dataStream
        .filter(s -> s.getSourceType() == ServerTableEnum.LOGICAL_SERVER.getServerTableType() && s.getVwType().equals(Constant.ONLINE_DATA_TYPE_VERSION))
        .keyBy("vwType","vwId", "areaId", "serverId")
        .timeWindow(org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time.days(1))
        .apply(new LogicalAggWindowResultFunction())
        .uid("day-logical-version-window");