一 流计算对“批计算”的优势：
“流计算”是相对于“批计算”来的，MapReduce，Spark底层的计算方式是目前主流的“批计算”实现方式，很多公司在使用这种方式做大数据处理。但是越来越多的公司目前开始关注“流计算”，主要有以下一些原因：
1 对处理时间的要求。随着技术的进步，用户对“延迟”的忍受能力越来越弱，能更及时发现问题、解决问题，能提升用户体验。
2 在大数据分析领域，数据分析得越及时，价值越高。在推荐、风控等很多场景中，对实时性的要求相当苛刻
3 “流计算”天然支持对事件发生的先后顺序、时间关系这方面的分析，这是“mini batch”方式的批处理系统支持不好的
目前批处理的流行是因为以前的流处理技术不够好，或者说“批处理”是因为技术原因对现实需求所做的妥协。现实中日志、交易、物流等常见的大数据场景，数据都是以“流”的方式产生，适合以“流计算”的方式及时处理。但以前的Storm等流处理系统，在吞吐量、容错性、准确性方面无法满足要求，所以大家才使用成熟度更高的“批处理”系统。人为地发数据切分成一批一批的，每天处理一次或者每小时处理一次等。
如果“流处理”系统达到批处理系统类似的吞吐量和容错性，“流处理”在实时性和“时间序列”处理方面的优势就非常明显了。
二 Flink里的时间类型：
有3类时间，分别是数据本身的产生时间、进入Flink系统的时间和被处理的时间，在Flink系统中的数据可以有三种时间属性：
Event Time
Ingestion Time
Processing Time
Event Time 是每条数据在其生产设备上发生的时间。这段时间通常嵌入在记录数据中，然后进入Flink，可以从记录中提取事件的时间戳；Event Time即使在数据发生乱序，延迟或者从备份或持久性日志中重新获取数据的情况下，也能提供正确的结果。这个时间是最有价值的，和挂在任何电脑/操作系统的时钟时间无关。
Processing Time 是指执行相应操作的机器的系统时间。如果流计算系统基于Processing Time来处理，对流处理系统来说是最简单的，所有基于时间的操作（如Time Window）将使用运行相应算子的机器的系统时钟。然而，在分布式和异步环境中，Processing Time并不能保证确定性，它容易受到Event到达系统的速度（例如来自消息队列）以及数据在Flink系统内部处理的先后顺序的影响，所以Processing Time不能准确地反应数据发生的时间序列情况。
Ingestion Time是事件进入Flink的时间。 在Source算子处产生，也就是在Source处获取到这个数据的时间，Ingestion Time在概念上位于Event Time和Processing Time之间。在Source处获取数据的时间,不受Flink分布式系统内部处理Event的先后顺序和数据传输的影响，相对稳定一些，但是Ingestion Time和Processing Time一样，不能准确地反应数据发生的时间序列情况。
三 watermark机制
上面提到Event Time是最能反映数据时间属性的，但是Event Time可能会发生延迟或乱序，Flink系统本身只能逐个处理数据，如何应对Event Time可能会发生延迟或乱序情况呢？
比如需要统计从10:00到11:00发生某个事件的次数，也就是对Event Time是在10:00和11:00之间的数据统计个数。Event Time可能会发生延迟或乱序的情况下，Flink系统怎么判断10:00到11:00发生的事件数据都已到达，可以给出统计结果了呢？长时间地等待会推迟结果输出时间，而且占用更多系统资源。
Watermark是一个对Event Time的标识，内容方面Watermark是个时间戳，一个带有时间戳X的Watermark到达，相当于告诉Flink系统，任何Event Time小于X的数据都已到达。比如上面的例子，如果Flink收到一个时间戳是11:01的Watermark，它就可以把之前统计的Event Time在10:00和11:00之间的事件个数输出，清空相关被占用的资源。
Watermark的产生方式：
Periodic - 一定时间间隔或者达到一定的记录条数会产生一个watermark。
Punctuated – 基于event time通过一定的逻辑产生watermark，比如收到一个数据就产生一个WaterMark，时间是event time + 5秒。
这两种产生方式，都有机制来保证产生的watermark是单调递增的。
即使有了watermark，如果现实中，数据没有满足watermark所保证的条件怎么办？比如Flink处理了11:01的watermark，但是之后遇到了event time是10:00~11:00之间的数据怎么办？首先如果这种事情出现的概率非常小，不影响所要求的准确度，可以直接把数据丢弃；如果这种事情出现的概率比较大，就要调整产生water mark的机制了。
除了把违反watermark机制的数据丢弃，也有不丢弃的处理方法，比如通过一些机制来更新之前统计的结果，这种方式会有一定的性能开销。
总结：
本文首先介绍了流计算系统的优势，流计算系统在功能上是“批处理”系统的超集，除了可以做批计算，也可以提供实时性更高，时间序列处理更完善的功能。然后介绍了在流计算系统中的时间类型和watermark机制，流处理系统中数据的时间属性非常重要，流处理系统通过water mark机制来解决现实中的数据延迟，数据乱序问题。
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