flink直接读取集合或文件中的数据时，实际处理的是有界流，类似批处理。
窗口类型：
时间窗口：滚动时间窗口、滑动时间窗口、会话窗口
计数窗口：滚动计数窗口、滑动计数窗口
watermark
watermark是插在数据流中的时间戳，与到达的数据的时间戳有关。表示watermark之前的数据都已成功到达。
比如：
计算每五分钟内的数据，watermark为1分钟，有两种计算watermark时间戳的方式：
1.周期性计算watermark，比如每200ms生成一次watermark，生成机制是到目前为止数据的最大的时间戳减1分钟。
2.间隔性计算watermark，每来一个数据筛选一次，生成一次watermark，生成机制是到目前为止筛选出来的数据的最大时间戳减1分钟。
window的触发机制：
按照自然时间将window划分，如果window大小是3s，则一分钟内会把window划分为如下形式（左闭右开）：
[00:00:00,00:00:03)
[00:00:03,00:00:06)
[00:00:06,00:00:09)
[00:00:09,00:00:12)......12，15，18，21，24，27，30，33
window的起始和结束计算时间窗口本身与数据无关，由系统设定（计算方法：时间戳–(时间戳+步长)%窗口，比如一个数据的时间戳是199，窗口是15s，步长是5s，则计算出来起始时间是195。滚动窗口的计算窗口为[195,210)，滑动窗口的计算窗口为[185,200),[190,205),[195,210)。）。
当watermark时间>=划分的window的结束时间时，触发计算。
处理正序数据：
比如3s的时间窗口，10s的watermark。
到来的数据与其watermark对应关系为：13s->3s,14s->4s,15s->5s,16s->6s,17s-7s,18s->8s,19s->9s,20s->10s,21s->11s,22s->12s,23s->13s,24s->14s,25s->15s,26s->16s。
在第25s的时候会触发计算。原因：25s的watermark为15s，说明15s之前的数据都到了，而[12,15)属于一个计算window窗口，到达了window计算触发条件，所以会触发计算。
例子如下：第一次触发计算时间窗口为[21,24)，第二次为[24,27)。
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eventtime:[1538359882000|2018-10-01 10:11:22.000],currentMaxTimestamp:[1538359882000|2018-10-01 10:11:22.000],watermark:[1538359872000|2018-10-01 10:11:12.000]
eventtime:[1538359883000|2018-10-01 10:11:23.000],currentMaxTimestamp:[1538359883000|2018-10-01 10:11:23.000],watermark:[1538359873000|2018-10-01 10:11:13.000]
eventtime:[1538359884000|2018-10-01 10:11:24.000],currentMaxTimestamp:[1538359884000|2018-10-01 10:11:24.000],watermark:[1538359874000|2018-10-01 10:11:14.000]
eventtime:[1538359885000|2018-10-01 10:11:25.000],currentMaxTimestamp:[1538359885000|2018-10-01 10:11:25.000],watermark:[1538359875000|2018-10-01 10:11:15.000]
eventtime:[1538359886000|2018-10-01 10:11:26.000],currentMaxTimestamp:[1538359886000|2018-10-01 10:11:26.000],watermark:[1538359876000|2018-10-01 10:11:16.000]
eventtime:[1538359887000|2018-10-01 10:11:27.000],currentMaxTimestamp:[1538359887000|2018-10-01 10:11:27.000],watermark:[1538359877000|2018-10-01 10:11:17.000]
eventtime:[1538359888000|2018-10-01 10:11:28.000],currentMaxTimestamp:[1538359888000|2018-10-01 10:11:28.000],watermark:[1538359878000|2018-10-01 10:11:18.000]
eventtime:[1538359889000|2018-10-01 10:11:29.000],currentMaxTimestamp:[1538359889000|2018-10-01 10:11:29.000],watermark:[1538359879000|2018-10-01 10:11:19.000]
eventtime:[1538359890000|2018-10-01 10:11:30.000],currentMaxTimestamp:[1538359890000|2018-10-01 10:11:30.000],watermark:[1538359880000|2018-10-01 10:11:20.000]
eventtime:[1538359891000|2018-10-01 10:11:31.000],currentMaxTimestamp:[1538359891000|2018-10-01 10:11:31.000],watermark:[1538359881000|2018-10-01 10:11:21.000]
eventtime:[1538359892000|2018-10-01 10:11:32.000],currentMaxTimestamp:[1538359892000|2018-10-01 10:11:32.000],watermark:[1538359882000|2018-10-01 10:11:22.000]
eventtime:[1538359893000|2018-10-01 10:11:33.000],currentMaxTimestamp:[1538359893000|2018-10-01 10:11:33.000],watermark:[1538359883000|2018-10-01 10:11:23.000]
eventtime:[1538359894000|2018-10-01 10:11:34.000],currentMaxTimestamp:[1538359894000|2018-10-01 10:11:34.000],watermark:[1538359884000|2018-10-01 10:11:24.000]
触发计算：2,2018-10-01 10:11:22.000,2018-10-01 10:11:23.000,2018-10-01 10:11:21.000,2018-10-01 10:11:24.000
【延时过大，24s以前的数据已计算，此条数据被丢弃】eventtime:[1538359882123|2018-10-01 10:11:22.123],currentMaxTimestamp:[1538359894123|2018-10-01 10:11:34.000],watermark:[1538359884123|2018-10-01 10:11:24.123]
【延时到达，被纳入窗口[24,27)】eventtime:[1538359885000|2018-10-01 10:11:25.000],currentMaxTimestamp:[1538359894123|2018-10-01 10:11:34.123],watermark:[1538359884123|2018-10-01 10:11:24.123]
eventtime:[1538359895000|2018-10-01 10:11:35.000],currentMaxTimestamp:[1538359895000|2018-10-01 10:11:35.000],watermark:[1538359885000|2018-10-01 10:11:25.000]
eventtime:[1538359896000|2018-10-01 10:11:36.000],currentMaxTimestamp:[1538359896000|2018-10-01 10:11:36.000],watermark:[1538359886000|2018-10-01 10:11:26.000]
eventtime:[1538359897000|2018-10-01 10:11:37.000],currentMaxTimestamp:[1538359897000|2018-10-01 10:11:37.000],watermark:[1538359887000|2018-10-01 10:11:27.000]
触发计算：4,2018-10-01 10:11:24.000,2018-10-01 10:11:26.000,2018-10-01 10:11:24.000,2018-10-01 10:11:27.000
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滑动窗口+watermark计算数据的时间窗口：
滑动窗口设为15s，滑动步长设为5s，水印为1s，来数据24s,25s，26s，在26s的时候触发计算。在26s的时候数据到来，表示25s之前的数据都已到达。每来5s的数据则滑动5s计算一次。
允许延时数据到达触发计算allowedLateness【实际行内大数据平台是没有这个选项的】。这个与watermark不同。这个是真的在等待数据到达。而watermark侧重于处理等待乱序到达的数据。
