我们大多数的工作环境所搭建的都是分布式集群模式，那么从上一篇中我们了解了WaterMark的原理。

现在在分布式的并行处理下，两个Task同时处理数据时他们所在Task的WaterMark是不相同的，Flink是如何保证WaterMark正常运行的呢。

  1. 定义数据流及并行任务的数据流向，这里的延迟我们依然设置成3秒
    在这里插入图片描述

  2. 第一次处理数据
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  3. 第二次处理数据
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    Watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用Watermark机制结合window来实现。

# 分布式 # flink # 大数据
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