Flink中定义了三种时间类型：事件时间（Event Time）、处理时间（Processing Time）、处理时间（Processing Time）。
事件时间（Event Time）：顾名思义事件发生的时间，一旦发生就不可改变。
处理时间（Processing Time）：处理时间指消息被计算引擎处理的时间，以各个计算节点的本地时间为准。
处理时间（Processing Time）：摄取时间指事件进入流处理系统的时间，对于一个事件来说，使用其被读取的那一刻的时间戳作为摄取时间。
对于数据的处理分为批处理和流处理，对于乱序无界的数据流，数据产生的时间和数据真正被处理的时间偏差很大，用于推理时间的工具就很重要。其中有一个重点工具就是窗口。批处理的本质是处理有限不变的数据集，流处理的本质是处理无限持续产生的数据集，所以批本质上是流的一种特例，而窗口就是批流统一的桥梁，对流上的数据进行窗口切分。一旦到了一定时刻，窗口内的数据就是一个不变的数据集。对窗口内数据的计算可以近似看作是批处理。
窗口也分为三种类型：计数窗口（Count Window）、时间窗口（Time Window）、会话窗口（Session Window）
计数窗口（Count Window）：1、Tumble Count Window：累计固定个数的窗口数 2、Sliding Count Window：累计固定个数的元素视为一个窗口，一旦超过就产生一个新的窗口。
时间窗口（Time Window）：1、Tumble Time Window ：在时间上按照事先约定的窗口大小切分的窗口，窗口之间不会相互重叠。 2、Sliding Time Window：在时间上按照事先约定的窗口大小、滑动步长切分的窗口，窗口之间可能会存在相互重叠。
会话窗口（Session Window）：一种特殊的窗口，一段时间没有接受到新的数据，该窗口视为结束。窗口的长度和元数个数不被确定，窗口之间也不会相互重叠。
