flink的 设置的关联区间是基于watermark的 而不是事件时间是吗？-[阿里云_云淘科技]

flink的 interval join 设置的关联区间是基于watermark的 而不是事件时间是吗？

以下为热心网友提供的参考意见

Flink的Interval Join关联区间是基于事件时间的，而不是基于Watermark的。在运行Interval Join之前，需要分别在两个流上应用assignTimestampsAndWatermarks()方法获取事件时间戳和水印。此外，Interval Join是inner join，不需要开窗，但需要用户指定偏移区间的上下界。例如，可以将订单流与订单品流通过订单id进行关联，获得订单流中的会员id。

以下为热心网友提供的参考意见

在 Apache Flink 中，Interval Join 可以基于事件时间进行关联，而 Watermark 是处理事件时间乱序问题的重要机制。

Interval Join 允许你在两个数据流之间进行时间窗口的关联操作，这两个数据流中的事件必须在特定的时间间隔内发生才能匹配。这种关联是基于事件的时间戳，而不是 Processing Time。

Watermark 是 Flink 中用于处理事件时间乱序的一种机制。它是一个逻辑时间概念，表示到目前为止已经接收到的所有事件中，某个时间戳之前的所有数据都已经到达（或者迟到的可能性极小）。Watermark 与事件时间窗口一起使用，可以定义一个容忍乱序事件的阈值。

在 Interval Join 中，如果你的输入流是基于事件时间的，并且你已经为这些流设置了 Watermark，那么 Flink 会使用 Watermark 来处理乱序事件并确保在关联期间考虑到可能的延迟。这意味着，尽管 Interval Join 的关联区间是基于事件时间的，但实际的关联过程会考虑到 Watermark 定义的乱序容忍度。

因此，可以说 Interval Join 的关联区间是基于事件时间的，而 Watermark 是用来保证在存在乱序的情况下，事件时间的正确处理和关联的有效性。在使用 Interval Join 时，通常需要确保你的数据流已经配置了正确的事件时间和 Watermark 策略。

以下为热心网友提供的参考意见

Flink的Interval Join是基于水印（Watermark）和时间窗口（Time Window）实现的。水印是用来检测和处理乱序事件的一种机制，它可以用来估计事件的最大延迟时间。在Flink中，每个事件都会被分配一个时间戳，这个时间戳表示事件发生的时间。当水印的值大于或等于一个事件的时间戳时，Flink就会认为这个事件已经到达，可以进行处理。

Interval Join的工作原理是，它会检查在一个时间窗口内，一个事件是否与另一个事件的时间戳在一个指定的区间内。这个时间窗口是由水印和事件的时间戳决定的。例如，如果你设置了一个5分钟的时间窗口，那么Interval Join就会检查在当前水印的前5分钟内，一个事件的时间戳是否在另一个事件的时间戳的前5分钟内。

所以，虽然Interval Join是基于水印和时间窗口实现的，但是它仍然依赖于事件的时间戳。事件的时间戳决定了哪些事件会在一个特定的水印时被处理，以及哪些事件会被包含在一个特定的时间窗口内。