Flink watermark

在Flink中支持三种不同的时间概念：处理时间（processing time）、事件时间（event time）、摄取时间（Ingestion time）。

而水印是衡量event time 进展的一种机制，它通常基于事件时间数据属性产生，水印作为数据流的一部分流动并带有时间戳t，代表该时间点以前的数据都已经到达。

watermark主要是用于处理乱序事件。而正确的处理乱序事件，通常用watermark机制结合window来实现。

流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络、背压等原因，导致乱序的产生（out-of-order或者说late element）。

但是对于late element，我们又不能无限期的等下去，必须要有个机制来保证一个特定的时间后，必须触发window去进行计算了。这个特别的机制，就是watermark。

为了处理事件时间，Flink需要知道事件的时间戳，这意味着流中的每个元素都需要分配其事件时间戳。这通常通过从元素中的某个字段访问/提取时间戳来完成。

时间戳分配与生成水印密切相关，水印告诉系统事件时间的进展。

有两种方法可以分配时间戳并生成水印：

1. 直接在数据流源中
2. 通过时间戳分配器/水印生成器：在Flink中，时间戳分配器还定义要发出的水印

流源可以直接为它们生成的元素分配时间戳，它们也可以发出水印。完成此操作后，不需要时间戳分配器。请注意，如果使用时间戳分