我将Flink 1.11.3与SQL API和Blink计划器一起使用。我在流模式下工作，使用带有文件系统连接器和CSV格式的CSV文件。对于时间列，我生成水印，并希望在此时间基础上进行窗口聚合。就像根据事件时间快进过去一样。
val settings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().useBlinkPlanner().build()
是否必须为此对时间列进行排序，因为逐行消耗，如果不进行排序，可能会发生延迟事件，从而导致行的删除？
我也对Ververica的CDC连接器的这个问题感兴趣。也许我可以联系到一个知道这件事的人。在开始时，它获取表的快照，然后将这些行作为更改事件发出。关于事件时间的正确处理是什么？它们的发射顺序是什么？
是的，在流模式下运行时，您会有发生延迟事件的风险，SQL API在执行事件时间窗口时会删除这些事件。
既然输入是一个文件，为什么不以批处理模式运行作业，并完全避免这个问题？否则，您的选项包括对输入进行排序(按时间(，或者确保配置了水印以避免后期事件。
至于CDC连接器产生的事件的顺序，我不知道。