本文介绍了Apache Flink在大数据处理中的水印概念，特别是周期性水印AssignerWithPeriodicWatermarks。水印用于处理事件时间乱序，保证时间窗口的正确触发。文章详细阐述了水印的含义，周期性水印的传播原理，并提供了实现周期性水印分配器的示例代码，帮助理解其工作机制和在Flink应用中的配置方法。
Flink 周期性水印的传播 - AssignerWithPeriodicWatermarks 在大数据处理中
在大数据处理中，Apache Flink 是一个流式处理框架，用于处理和分析大规模的数据流。其中一个重要的概念是水印（Watermark），它在事件时间处理中起着关键作用。本文将详细介绍 Flink 中周期性水印的传播，以及如何使用 AssignerWithPeriodicWatermarks 实现该功能。
什么是水印（Watermark）？
在事件时间处理中，数据元素可能不会按照其生成的顺序到达处理程序。为了解决这个问题，Flink 引入了水印的概念。水印是一种时间度量，它表示在某个时间点之前的事件已经到达了处理程序。通过水印，Flink 可以推断事件时间进展并触发时间窗口的计算。
水印通常由数据流中的元素附带，并由特殊的时间戳字段表示。例如，如果有一个包含事件时间戳的数据流，可以通过在每个元素中附加一个水印来指示事件时间的进展。
周期性水印的传播
在 Flink 中，周期性水印是一种通过一定策略定期生成并传播的水印。周期性水印传播策略决定了水印生成的频率和延迟。Flink 提供了 AssignerWithPeriodicWatermarks 接口，用于实现周期性水印的生成和传播逻辑。
AssignerWithPeriodicWatermarks 接口包含两个关键方法：
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