1. 面试官：请解释事件时间、处理时间和摄入时间的概念，以及它们在流式计算中的作用和区别。

2. 面试官：使用实际案例说明事件时间、处理时间和摄入时间的重要性和影响。

3. 面试官：比较事件时间窗口和处理时间窗口的特点，分析它们在实时计算中的应用和局限性。

4. 面试官：事件时间延迟和处理时间延迟分别是什么？如何处理延迟数据以及延迟引发的问题和挑战？

5. 面试官：在实时数据流处理中，对于临界数据和乱序数据，如何分别处理事件时间和处理时间窗口？

6. 面试官：事件时间与处理时间的水印（Watermark）机制是如何工作的？谈谈水印在事件时间处理和乱序数据处理中的作用和价值。

7. 面试官：基于事件时间和处理时间的时序分析比较，在实时数据处理领域中更倾向于使用哪种时间语义？为什么？

8. 面试官：解释Flink中的乱序数据处理机制，讨论乱序数据对事件时间和处理时间窗口的影响以及解决方案。

9. 面试官：事件时间的进度（progress）是如何定义和维护的？在流式计算中，事件时间进度的重要性及其对实时数据分析的影响。

10. 面试官：探讨Flink在处理乱序数据和事件时间处理方面的优化策略，以及这些策略对实时计算性能的影响和价值。