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周期性 watermark 生成方式的一个最简单特例就是你给定的数据源中数据的时间戳升序出现。在这种情况下，当前时间戳就可以充当 watermark，因为后续到达数据的时间戳不会比当前的小。
注意：在 Flink 应用程序中，如果是并行数据源，则只要求并行数据源中的每个单分区数据源任务时间戳递增。例如，设置每一个并行数据源实例都只读取一个 Kafka 分区，则时间戳只需在每个 Kafka 分区内递增即可。Flink 的 watermark 合并机制会在并行数据流进行分发（shuffle）、联合（union）、连接（connect）或合并（merge）时生成正确的 watermark。
2021-12-07 20:30:37赞同 展开评论 打赏
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