大佬，请教一个与Flink SQL的事件时间和watermark的场景：读入kafka流#Flink
大佬，请教一个与Flink SQL的事件时间和watermark的场景： 读入kafka流的时候水位设置为： WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '20' SECOND 聚合的时候，时间窗口是一分钟： GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '1' MINUTE), key
那么当带着事件时间的流数据进入聚合任务的时候， 如果相同的Key带着的事件时间是单调递增的， 但是不同的Key之间事件时间ts不能保证单调递增，用上面的Group by后 这些Key之间的事件时间是否会相互影响？ 也就是说如果其中某个key新进入的数据的ts比较大，比如是2分钟以后的时间。 是否会导致其它Key的聚合窗口也不再接收数据了，直接结束掉？ 这个场景在flink1.8和flink1.11里面是实现机制是一样的吗？#Flink
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