### 导读
Flink 为实时计算提供了三种时间，即**事件时间**（event time）、**摄入时间**（ingestion time）和**处理时间**（processing time）。
### 遇到的问题：
假设在一个5秒的Tumble窗口，有一个EventTime是 11秒的数据，在第16秒时候到来了。图示第11秒的数据，在16秒到来了，如下图：该如何处理迟到数据
### 什么是Watermark
Watermark的关键点：
- 目的：处理EventTime 窗口计算
- 本质：时间戳
- 生成方式：Punctuated和Periodic(常用)
- 特性：单调递增
### Watermark的产生方式
- Punctuated
数据流中每一个递增的EventTime都会产生一个Watermark。
- Periodic（推荐）
周期性的（一定时间间隔或者达到一定的记录条数）产生一个Watermark。
### Watermark解决的问题
上面的问题在于如何将迟来的EventTime 位11的元素正确处理？
当Watermark的时间戳等于Event中携带的EventTime时候，上面场景（Watermark=EventTime)的计算结果如下：
如果想正确处理迟来的数据可以定义Watermark生成策略为 Watermark = EventTime -5s， 如下：
### WaterMark的例子
设置WaterMark步骤：
1.设置StreamTime Characteristic为Event Time，即设置流式时间窗口（也可以称为流式时间特性）
2.创建的DataStreamSource调用assignTimestampsAndWatermarks方法，并设置WaterMark种类：AssignerWithPeriodicWatermarks / AssignerWithPunctuatedWatermarks
或者 实现AssignerWithPeriodicWatermarks接口 / 实现AssignerWithPunctuatedWatermarks接口
3.重写getCurrentWatermark与extractTimestamp方法
getCurrentWatermark方法：获取当前的水位线
extractTimestamp方法：提取数据流中的时间戳（必须显式的指定数据中的Event Time）
**实例**
通过一段程序，实践一下WaterMark的设定以及WaterMark的工作方式
**数据示例**：
key + 时间戳
```
hello,1553503210000
```
**程序说明**：
1.使用Socket模拟接收数据
2.设置WaterMark
设置的逻辑：在第一条数据进来时，设置WaterMark为0，指定第一条数据的时间戳后，获取该时间戳与当前 WaterMark的最大值，并将最大值设置为下一条数据的WaterMark，以此类推
3.进行map基础转换，将String转换为Tuple2
