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在流数据处理应用中，一个很重要、也很常见的操作就是窗口计算。所谓的“窗口”，一 般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的 窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。
时间语义
1、处理时间（Processing Time）
处理时间的概念非常简单，就是指执行处理操作的机器的系统时间。 在这种时间语义下处理窗口非常简单粗暴，不需要各个节点之间进行协调同步，也不需要 考虑数据在流中的位置，简单来说就是“我的地盘听我的”。所以处理时间是最简单的时间语义。
2、事件时间（Event Time）
事件时间，是指每个事件在对应的设备上发生的时间，也就是数据生成的时间。 数据一旦产生，这个时间自然就确定了，所以它可以作为一个属性嵌入到数据中。这其实 就是这条数据记录的“时间戳”（Timestamp）。
水位线
在事件时间语义下，我们不依赖系统时间，而是基于数据自带的时间戳去定义了一个时钟， 用来表示当前时间的进展。于是每个并行子任务都会有一个自己的逻辑时钟，它的前进是靠数 据的时间戳来驱动的。
我们可以把时钟也以数据的形式传递出去，告诉下游任务当前时间的进展；而且这个时钟 的传递不会因为窗口聚合之类的运算而停滞。一种简单的想法是，在数据流中加入一个时钟标 记，记录当前的事件时间；这个标记可以直接广播到下游，当下游任务收到这个标记，就可以 更新自己的时钟了。由于类似于水流中用来做标志的记号，在 Flink 中，这种用来衡量事件时 间（Event Time）进展的标记，就被称作“水位线”（Watermark）。
具体实现上，水位线可以看作一条特殊的数据记录，它是插入到数据流中的一个标记点， 主要内容就是一个时间戳，用来指示当前的事件时间。而它插入流中的位置，就应该是在某个 数据到来之后；这样就可以从这个数据中提取时间戳，作为当前水位线的时间戳了。
- 水位线是插入到数据流中的一个标记，可以认为是一个特殊的数据
- 水位线主要的内容是一个时间戳，用来表示当前事件时间的进展
- 水位线是基于数据的时间戳生成的
- 水位线的时间戳必须单调递增，以确保任务的事件时间时钟一直向前推进
- 水位线可以通过设置延迟，来保证正确处理乱序数据
- 一个水位线 Watermark(t)，表示在当前流中事件时间已经达到了时间戳 t, 这代表 t 之 前的所有数据都到齐了，之后流中不会出现时间戳 t’ ≤ t 的数据
水位线生成策略
在Flink 的 DataStream API 中 ， 有 一 个 单 独 用 于 生 成 水 位 线 的 方 法： assignTimestampsAndWatermarks()，它主要用来为流中的数据分配时间戳，并生成水位线来指 示事件时间。
有序流的水位线生成策略
object f1 {def main(args: Array[String]): Unit = {val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment//设置全局并行度env.setParallelism(1)//获取当前的运行配置//setAutoWatermarkInterval（时间戳）自动生成水位线的时间间隔env.getConfig.setAutoWatermarkInterval(500L)//数据val stream = env.fromElements(Event(4, "aa", 1000L),Event(5, "bb", 2000L),Event(6, "cc", 2500L),Event(7, "dd", 4000L))//设置水位线//1、有序流的水位线生成策略stream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps[Event]().withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner[Event] {override def extractTimestamp(t: Event, l: Long): Long = t.time //指定字段中的time为时间戳}))//执行env.execute()}case class Event(id: Int, name: String, time: Long )
}