16、Flink中的水印(Watermark)是什么，如何使用？
Flink中的水印是一种机制，用于处理乱序事件的延迟问题。水印是一个特殊的时间戳，表示之前的事件均已到达，即表示事件时间已经到达一定的时间点，并且事件时间戳小于等于该水印。Flink会根据水印的到达时间来触发之前的时间窗口计算。
Flink中可以通过assignTimestampsAndWatermarks方法来给数据流分配事件时间戳和水印。通常情况下，水印的生成会以一定的时间间隔进行，也可以根据需求自定义水印生成的逻辑。水印的生成时间间隔也可以根据数据流的特性进行调整，以便更好地处理乱序事件。
17、Flink中的CEP是什么，如何使用？
CEP（Complex Event Processing）是指处理由多个事件组合而成的复杂事件的技术。Flink中的CEP库可以用来识别和处理由多个简单事件组成的复杂事件。
Flink的CEP库提供了一个DSL（Domain Specific Language）来定义复杂事件模式，使用方式类似于正则表达式。用户可以使用这个DSL来定义一个或多个事件序列，然后使用Flink的CEP库来在流中匹配这些模式。Flink的CEP库可以支持在不同的时间窗口中匹配复杂事件模式，并且可以设置匹配超时时间、允许的乱序等。
18、Flink中的时间处理是如何实现的？
Flink中的时间处理涉及到两种时间，一种是事件时间（Event Time），另一种是处理时间（Processing Time）。
事件时间是指数据本身携带的时间戳，反映数据生成的实际时间。事件时间通常是不可靠的，因为数据可能会延迟到达，乱序到达等问题。因此，Flink引入了水印（Watermark）的概念来处理乱序事件的问题。
处理时间是指Flink自身的时间，即处理数据的时间。处理时间是一种比较可靠的时间概念，但是在处理延迟数据时会有问题。
Flink支持在事件时间和处理时间中进行时间窗口的计算，用户可以根据需求选择使用哪种时间进行计算。在处理时间窗口中，Flink使用机器的本地时间进行计算，处理延迟数据时可能会出现数据丢失或者重复计算的问题；在事件时间窗口中，Flink使用数据中的时间戳进行计算，处理延迟数据时可以使用水印机制来解决乱序数据的问题。
19、Flink中如何进行流数据的分区？
Flink中进行流数据分区可以使用keyBy算子，通过指定分区的key，将流数据分配到不同的分区中。此外，还可以使用自定义分区器实现更灵活的分区方式。
20、Flink中的并行度是什么，如何设置？
Flink中的并行度指的是并行执行任务的线程数或进程数。可以通过在代码中设置ExecutionConfig对象的parallelism参数或在提交作业时通过命令行参数来设置并行度。Flink会将任务拆分成多个子任务，每个子任务会在一个线程或进程中运行。适当设置并行度可以提高作业的处理效率，但也需要考虑资源的限制和任务之间的数据传输。