Flink-跟着问题读源码：近24小时或者近XX小时这种SlidingEventTimeWindows相关的问题

问题描述

这周接到一个新需求，近24小时的用户行为标签偏好跑分，实现的算法逻辑非常复杂，需要对用户的各类行为分别统计并求出比例，再配合各种时间衰减因子、反作弊数据等等。下面针对这次的开发总结下自己的心得，主要是flink window和state方面。

join维表之前预先聚合，否则CP失败
近24小时的window可以拆分为5分钟维度
onTimer
watermark的多次申明
timestamp必须是毫秒否则数据无法输出，也不报错，并且过滤脏数据，
Java中对数的使用，防止负数