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。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秒第一次处理数据第二次处理数据Watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，