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本文探讨了在大数据处理中Flink的时间语义，包括处理时间和事件时间的概念。处理时间关注数据在Flink系统中的处理时刻，而事件时间则关注数据实际生成的时间。文章通过游戏场景举例说明，当强调实时性和用户体验时，采用事件时间更为合适，并提到需要数据带有时间戳以确保正确的时间语义。同时，也指出选择时间语义应根据具体应用需求，有时处理时间可能更优。
比如上面,不同的时间语义有着不同的应用场合,可以看到,如果你是制片人,你就关心的是
1977 1980 1983 1999 2002 2005 2015 这样的过程,只关心什么时候可以上映赚钱对吧.
但是如果你是观众,就想把故事串联起来看,你可以就要按照,星球大战的1,2,3,4,5,6,7来看了...
一般作为使用者来说我们更关心的是事件时间对吧
可以看到上面比如是我们玩游戏,可以看到,首先我在公交车上玩游戏,过了前面的3关,这3关的信息,就传到了flink了对吧,可以看到,这个processing time就是我把这3关的信息传到flink以后,flink处理数据的时间.
但是这个时候如果公交车做了隧道,那么我在隧道中又过了5关,那么这个时候在隧道中是没有网络的,这个时候就不能及时的传递给flink服务器,然后等过了隧道,flink才收到数据,那么这个时候,
时间已经过去一分钟了,那么客户希望的是,认为是实时的,我过了这几关就是过了,你不能告诉我,
我过的时候,因为服务器没有收到数据还跟我说没过
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