流计算 Oceanus 简介
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
本文将为您详细介绍如何使用 Windowing TVF 配合聚合函数，实时调整乱序数据，经过聚合分析后存入 MySQL 中。
笔者这里设置的 10s 的延迟水印，可以看到在 29~30、30~31时间段的数据统计是正确，并没有因为数据延时而出现漏统计的现象。31~32时间段的数据并没有统计出来，这是因为我们最后一条数据时间是2021-12-22 14:31:15，其水印时间为2021-12-22 14:31:05，小于窗口关闭时间，导致这段时间窗口还未关闭、未计算。
总结
WARTERMARK是跟随在每条数据上的一条特殊标签，而且只增不减（可以相等）。WARTERMARK并不能影响数据出现在哪个窗口（本例中由event_time决定），其主要决定窗口是否关闭（当水印时间大于窗口结束时间时，窗口关闭并计算）。- 如果数据延时过大，例如小时级别，可以配合
allowedLateness算子合理性使用WARTERMARK，当达到水印结束时间时，窗口并不关闭，只进行计算操作，当时间到达allowedLateness算子设置的时间后，窗口才真正关闭，并在原先的基础上再次进行计算。如在allowedLateness算子设置的时间后才达到的数据，我们可以使用sideOutputLateData算子将迟到的数据输出到侧输出流进行计算。这里需要注意allowedLateness和sideOutputLateData算子目前只能使用 Stream API 实现。 - 目前 flink 1.13 的 Windowing TVF 函数并不能单独使用，需配合
AGGREGATE、JOIN、TOPN使用。建议优先使用 Windowing TVF 实现窗口聚合等功能，因为 Windowing TVF 更符合 SQL 书写规范，底层优化逻辑也更好。
参考链接
[1] Oceanus 控制台：https://console.cloud.tencent.com/oceanus/overview
[2] 创建独享集群：https://cloud.tencent.com/document/product/849/48298
[3] CKafka 控制台：https://console.cloud.tencent.com/ckafka/index?rid=1
[4] CKafka 创建实例：https://cloud.tencent.com/document/product/597/54839
[5] Ckafka 创建 Topic：https://cloud.tencent.com/document/product/597/54854
[6] 运行 Kafka 客户端：https://cloud.tencent.com/document/product/597/56840
[7] MySQL 控制台：https://console.cloud.tencent.com/cdb
[8] 创建 MySQL 实例：https://cloud.tencent.com/document/product/236/46433
