❶ Flink 時間窗口全解析！（建議收藏）
Flink時間窗口解析詳解：
首先，時間窗口的核心在於時間定義，比如1分鍾窗口，即數據在特定時間范圍內被處理。Flink對時間有三種理解：
事件發生的時間，比如用戶點擊鏈接的時刻。
節點接收數據的時間，如Source從Kafka讀取數據的那一刻。
Operator處理數據的時間，即timeWindow接收到數據的時刻。
從Flink 1.12版本開始，EventTime被默認作為時間標准，它基於事件產生時設備上的時間，但處理時會受延遲和亂序影響，但有利於統計實時數據指標和處理亂序事件。
相比之下，ProcessingTime是數據在Operator處理時的系統時間，雖有最佳性能和低延遲，但無法准確反映數據產生時的實時變化，因為Flink分布式環境會引入延遲。
IngestionTime則是數據進入Flink的時間，如Kafka消費操作的完成時間，它介於EventTime和ProcessingTime之間，對無序事件處理有限，Flink會自動管理時間戳和水位線。