关于先基于process_time预聚合，再基于event_time聚合的问题。

目的呢如题：先基于process_time预聚合，最后基于event_time聚合。

预聚合使用10s窗口，最终聚合使用5min窗口，且使用10s的continuous trigger。

同时，为了避免2个5分钟窗口的数据在窗口临界位置时候，被10s的预聚合到一起（错误case），我在预聚合的时候使用的key中多加了个字段（time），time是格式化到5分钟的结尾时间的time。因此这个问题可以忽略。

但是呢，目前发现一个更大的问题。最终窗口输出的key+time的pv存在变小的情况。刚开始很奇怪，想了很久。然后分析出一些问题。

实际key+time1=2: 1000，变为key+time1:

50的情况下。这个key+time1的50pv实际由2个窗口的数据组成，一部分是time1窗口，一部分time2窗口。但是reduce复用了value1因此最终输出的time为time1。

那么为什么pv是50呢。因为time2哪部分pv本身很小。time1那部分pv是在预聚合的最后某10s的数据（仅10s的数据）。

当然，这个更奇怪的地方是，这2部分pv为什么会被聚合到一起进而被输出。这个才是关键。经过分析，最终想到一个细节，之前忽略了同时也想当然了。window输出的时候设置最大时间戳这个，想当然的认为只针对event_time，没想到还针对process_time，这导致time1窗口中最后几秒的数据实际处理时候，肯定已经处于time2时间了（毕竟数据流肯定是延迟的，统计时的时间肯定大于数据的event时间），因此预聚合输出的数据带了process_time的window的maxTs作为输出元素的时间戳。这按照源码逻辑就是这样的。但是我后边继续将这个时间当作了event_time使用。。。。。这个让我很难受。

其实感觉也有点奇怪，flink这个机制为什么不仅针对event_time，还针对process_time。真么一搞会导致2个时间无法在同一个任务流中使用。。。

当然，目前我想着解决方法也是有的，那就是在预聚合窗口之后reAssignTimestampAndWatermark。

当然还有一种是将预聚合窗口也使用event_time，但是我这个任务的key很少，对准确性要求很高，我设置了maxOutOfOrderness为1整天（为了数据流异常后续补数据的时候任务可以正常处理这部分数据），如果都使用event_time窗口，会导致窗口的状态数据翻2倍。使用处理时间的话，预聚合窗口的状态几乎就可以忽略了。*来自志愿者整理的flink邮件归档