Flink的这个假如用时间函数过滤 ， 是会一直动态生效的吧？

在Flink中，使用时间函数进行过滤时，是会一直动态生效的。

Flink的时间处理机制是基于事件时间（EventTime）或处理时间（ProcessingTime）的概念来实现的。这意味着，一旦定义了时间特性和时间戳，Flink会根据这些信息来处理数据流，并在指定的时间窗口内进行计算。例如，如果您定义了一个基于时间的窗口，如滑动窗口或滚动窗口，Flink会自动根据数据的时间和窗口的定义来分配数据到相应的窗口，并在窗口关闭时触发计算。

具体来说，Flink中的窗口算子（如window）会根据时间戳和水位线（Watermarks）来动态地将数据分配到不同的窗口中。当窗口根据定义的时间长度达到时，Flink会触发窗口的计算逻辑，例如求和、计数或其他用户自定义的操作。这种机制确保了数据处理的连续性和动态性，使得时间函数能够在数据流不断流入的情况下持续生效。

此外，Flink还支持动态更新规则，例如在Flink CEP（Complex Event Processing）作业中，可以动态加载最新的规则来处理上游Kafka数据。这使得Flink能够适应变化的业务需求，实时地对数据流进行处理和分析。

综上所述，Flink的时间函数确实能够动态生效，并且可以根据业务需求进行灵活配置和更新。

Flink 中的时间函数确实会动态生效。

在 Flink 中，基于时间的算子如窗口（Windows）和时间戳（Timestamps）以及水位线（Watermarks）是用于处理流数据的关键概念，并且这些机制会根据数据的实时流入持续工作。以下是一些详细解释：

1. 事件时间（Event Time）: 事件创建的时间。在 Flink 中，可以基于事件时间来定义窗口，这意味着窗口的计算是根据事件实际发生的时间来进行的。例如，您可以定义一个窗口来捕获过去五分钟内发生的事件。
2. 处理时间（Processing Time）: 每个事件实际被处理的时间。在某些情况下，您可能希望根据作业的处理进度来触发计算，这时候就会用到处理时间。
3. 水位线（Watermarks）: 用于处理乱序数据和延迟数据的逻辑。当定义了水位线策略后，Flink 会自动根据数据的时间戳和水位线来处理事件，确保即使数据延迟到达，也能正确处理。
4. 窗口（Windows）: Flink 支持不同类型的窗口，如滑动窗口、滚动窗口等。这些窗口可以动态地根据数据流中的时间戳和水位线来更新和触发计算。
5. Timer: Flink 中的算子可以注册一个 Timer，当指定的时间到达时，便会触发相应的计算逻辑。这种机制使得 Flink 可以在特定的时间点执行特定的操作。

综上所述，Flink 的时间处理机制是设计来持续响应数据流中的事件，并根据定义的时间特性动态地进行计算。这种设计使得 Flink 能够有效地处理实时数据流，并且对于迟到的数据或者乱序的事件也能够提供相应的处理策略。