对于流式处理，最大的特点是数据上具有时间的属性特征，Flink根据时间产生的位置不同，将时间区分为三种时间语义，分别为事件生成时间（Event Time），时间接入时间（Ingestion Time）和事件处理时间（Processing Time）。
- Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。
- Ingestion Time：事件进入Flink的时间
- Processing Time：事件被处理时当前系统的时间
数据从终端产生，或者从系统中产生的过程中生成的时间为事件生成时间，当数据经过消息中间件传入到Flink系统中，在DataSource中接入的时候会生成事件接入时间，当数据在Flink系统中通过各个算子实例执行转换操作的过程中，算子实例所在系统的时间为数据处理时间。
在Flink中默认情况下使用是Processing Time时间语义，如果用户选择使用Event Time或者Ingestion Time语义，则需要在创建的StreamExecutionEnvironment中调用setStreamTimeCharacteristic()方法设定系统的时间概念，如下代码使用TimeCharacteristic.EventTime作为系统的时间语义。
//设置使用EventTime streamEnv.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) //设置使用IngestionTime streamEnv.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime)
注意：但是上边的代码没有指定具体的时间到底是什么值，后边代码中还需要设置。