在Flink中，水位线(Watermark)扮演着重要的角色，主要用于处理由于网络延迟等原因导致的乱序事件。简单来说，当数据从设备流经source并被多个operator处理时，可能会受到背压、网络延迟等多种因素的影响，导致数据产生乱序。为了解决这个问题，Flink引入了watermark的概念。
Watermark是一种衡量Event Time进展的机制，它通常与窗口结合使用来实现。在进行窗口计算时，不能无限期地等待所有数据都到达，因为有些数据可能因为某些原因永远都不会到达。因此，当达到特定的watermark时，认为在watermark之前的所有数据都已经到达，可以触发对应的窗口计算。
您提到的问题是存在大于当前时间一年的数据，导致水位线推进到一年以后。这很可能是因为您的过滤条件设置不当或者执行时机不对。在Flink中，一旦数据被摄入算子，其时间戳就会被固定，而不会改变。这意味着如果您在算子外部设置了过滤条件并移除了数据，那么这些被移除的数据将不会再参与后续的处理。但是，这并不会影响到水位线的推进。
为了更好地解决您的问题，您可以考虑以下建议：
- 确保您的过滤条件设置正确，并且能够有效地过滤掉那些大于当前时间一年的数据。
- 考虑调整或优化您的Flink作业逻辑，确保数据在被算子摄入之前就进行适当的过滤和处理。
- 深入了解Flink中时间和水位线的工作原理，确保您的作业逻辑与这两者的工作机制相匹配。
