如果資料是有序的，即資料完全按照時間發生的順序到達，那麼在flink中，雖然理論上不需要額外的Watermark策略來標識資料的有序性，但使用forMonotonousTimestamps策略仍然有其必要性。以下是詳細解釋:
- 水位的作用
- 即使資料完全有序，flink的視窗計算仍然需要watermark來觸發。watermark提供一個明確訊號，使flink知道何時可以安全地關閉一個視窗並處理下一個視窗。watermark提供了一個機制，讓Flink能夠基於事件時間而不是處理時間或攝取時間來做這個決策。
- 即使資料在沒有亂序的情況下，watermark也能為flink提供一個清晰的“邏輯時鐘”，幫助flink能夠識別出哪些資料已經到達，哪些資料可能還在路上
- 如果不設定watermark:
- 如果不設定watermark，flink將無法使用事件時間來處理視窗，它可能會依賴於處理時間或攝取時間，這可能會導致視窗計算的不準確或延遲。
- 對於有序的資料流，不設定watermark意味著flink將不能識別遲到事件(也就是event晚於flink的processtime)，這些事件可能會被忽略或需要額外的處理邏輯。
- 為什麼推薦設定watermark
- 即使資料完全有序，watermark仍然提供了一個清晰的邏輯時鐘，幫助flink跟蹤事件時間的進展
- 透過設定watermark，可以更容易的處理遲到事件，可以選擇性的處理或忽略他們
- 使用watermark策略可以使程式碼更加清晰和易於維護，因為它明確表達了資料是有序的，並且flink應該基於事件時間進行視窗計算。
- 如果資料完全有序，可以使用WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()來設定watermark。這將使flink週期性地傳送當前最大時間戳減1作為watermark。
- 總結:雖然資料完全有序時不設定watermark策略在技術上可行，但通常推薦還是設定watermark，以確保flink能夠基於事件時間準確地處理視窗和遲到事件。這可以使程式碼更加健壯和易於維護。