大家好，
我对这种大窗口的滑动窗口有一个思路，我主要使用的是Flink SQL，方法不知道对不对，大家讨论下哈：
1.将24小时窗口，1分钟的滑动，转化为1分钟的滚动窗口，将结果输出，然后输出给24小时滑动窗口1分钟输出。
2.直接的滑动窗口，好像是需要将所有的明细数据都保存在内存中。（这一点不知对不对，大神们帮忙看看）
3.使用滚动窗口，进行预聚合，滚动窗口的数据在窗口输出后，不用保存明细数据，减少了内存使用。
4.如果TPS过高，可以减少滚动窗口的大小，但是需要保证输出到的滑动窗口，一次滑动的窗口大小是滚动窗口的N倍。
祝
顺利
———
就不让进入后面生成水印，这样就不会导致因为水印过大而导致你后面的问题
2、在生成水印的地方做判断，如果采集上来的数据的时间远大于当前时间（比如超过 5
分钟）那么就不把当前水印的时间设置为数据的时间，而是用当前系统的时间代替
Best！
From zhisheng
郑 仲尼 mailto:zhengzhon...@outlook.com>> 于2019年7月24日周三
下午3:44写道：
> 各位Flink社区大佬，
> 您好！
> 我使用Flink SQL (Flink
> 1.8.0)进行一些聚合计算，消费的是Kafka数据，使用
各位Flink社区大佬，
您好！
我使用Flink SQL (Flink
1.8.0)进行一些聚合计算，消费的是Kafka数据，使用的是EventTime，但是有时候，偶然会出现rowtime字段来了一条未来时间的数据（可能是上送的数据时区导致），这样Watermark会直接推到了未来某个时间点，导致这笔错误数据到达后的数据，到未来时间点之间的数据会被丢弃。
这个问题根本确实是业务方面的问题，但是我们还是希望有一些方案应对这种异常情况。
目前，我们这边处理的方法是：
