klion26 commented on a change in pull request #12442:
URL: https://github.com/apache/flink/pull/12442#discussion_r439924453
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File path: docs/dev/event_time.zh.md
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@@ -89,30 +76,12 @@
env.set_stream_time_characteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)
</div>
</div>
-值得注意的是，如果要用*事件时间*作为时间特征运行此示例，程序需要使用那些给数据直接定义事件时间并能自己发出水印的源，或者程序必须在收到源发出的事件流之后注入“时间戳分配器和水印生成器”，这些功能描述了访问事件时间戳的方法，以及事件流呈现的乱序程度。
-
-可以参考[生成时间戳/水印]({{ site.baseurl
}}/zh/dev/event_timestamps_watermarks.html)，了解如何使用 Flink DataStream API
分配时间戳和生成水印。
-
-{% top %}
-
-## 空闲源
-
-当前，对于纯粹的事件时间水印生成器，如果没有要处理的事件，水印是不会生成并下发的，无法推进。这意味着在输入数据存在间隙的情况下，事件时间将不会继续前进，例如无法触发窗口算子，因此现有窗口将无法生成任何输出数据。
-
-为了避免这种情况，可以使用周期性水印分配器，这种分配器不仅基于事件时间戳，还会在没有事件的时候产生新水印。
比如在长时间没有观测到事件流入时，可以采用系统当前时间来生成水印。
-
-可使用 `SourceFunction.SourceContext#markAsTemporarilyIdle` 标记源是空闲的，详情可参考这个方法以及
`StreamStatus` 类的 Javadoc 。
-
-## 调试水印
-
-请参考[调试窗口&事件时间]({{ site.baseurl
}}/zh/monitoring/debugging_event_time.html)了解运行阶段的水印调试。
-
-## 算子如何处理水印
-
-通常，要求算子在将给定水印转发到下游之前，必须对这个水印进行完全处理。例如，`WindowOperator`
首先评估应该触发哪些窗口，然后只有在产生了由水印触发的所有输出之后，水印本身才会被发送到下游。换句话说，由水印而触发的所有元素都将在水印之前被发出。
+值得注意的是，为了能够使用*事件时间*作为时间特征运行此示例，程序需要使用那些能给数据直接定义事件时间并自己发出水印的源，或者程序必须在收到源发出的事件流之后注入“时间戳分配器和水印生成器”，这些功能描述了访问事件时间戳的方法，以及事件流呈现的乱序程度。
-这个规则同样适用于 `TwoInputStreamOperator`。但是，在这种情况下，算子的当前水印被定义为两个输入的最小值。
+## 接下来看什么?
-该行为具体由
`OneInputStreamOperator#processWatermark`、`TwoInputStreamOperator#processWatermark1`
和 `TwoInputStreamOperator#processWatermark2`方法定义。
+* [生成水印]({% link dev/event_timestamps_watermarks.zh.md%})：描述了在写可感知事件时间的 Flink
应用程序时，如何定义时间戳分配器和水印生成器。
+* [内置水印生成器]({% link dev/event_timestamp_extractors.zh.md %})：概述了 Flink
自带的水印生成器。
+* [调试窗口&事件时间]({{
site.baseurl}}/zh/monitoring/debugging_event_time.html)：描述了在可感知事件时间的 Flink
应用程序里，如何调试水印和时间戳。
Review comment:
这里的连接修改为和上面的一样吧 ({% link monitoring/debugging_event_time.zh.md %}
这个修改后可以在本地验证下是否符合预期
本地验证方法为
- 执行 `./docs/dockers/run.sh/`
- 执行 ./build.sh -p
- 打开 localhost:4000 找到翻译的文档，然后校对
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File path: docs/dev/event_time.zh.md
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@@ -24,40 +24,22 @@ specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->
-In this section you will learn about writing time-aware Flink programs. Please
-take a look at [Timely Stream Processing]({% link
-concepts/timely-stream-processing.zh.md %}) to learn about the concepts behind
-timely stream processing.
+本节你将学到如何写可感知时间变化的 Flink 程序，可以先看看[实时流处理]({% link
concepts/timely-stream-processing.zh.md %})了解相关概念。
-For information about how to use time in Flink programs refer to
-[windowing]({% link dev/stream/operators/windows.zh.md %}) and
-[ProcessFunction]({% link
-dev/stream/operators/process_function.zh.md %}).
+想了解如何在 Flink 程序中使用时间特性，请参阅[窗口]({% link dev/stream/operators/windows.zh.md
%})和[处理函数]({% link dev/stream/operators/process_function.zh.md %})。
-* toc
-{:toc}
+使用*事件时间*进行流处理的先决条件是设置合适的*时间特性*，该设置定义了数据流的行为方式（例如，是否分配时间戳），以及窗口算子使用哪种时间概念，例如
`KeyedStream.timeWindow(Time.seconds(30))` 。
-## Setting a Time Characteristic
-
-The first part of a Flink DataStream program usually sets the base *time
characteristic*. That setting
-defines how data stream sources behave (for example, whether they will assign
timestamps), and what notion of
-time should be used by window operations like
`KeyedStream.timeWindow(Time.seconds(30))`.
-
-The following example shows a Flink program that aggregates events in hourly
time windows. The behavior of the
-windows adapts with the time characteristic.
+你可以调用 `StreamExecutionEnvironment.setStreamTimeCharacteristic()` 设置时间特性：
<div class="codetabs" markdown="1">
<div data-lang="java" markdown="1">
{% highlight java %}
final StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
-env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
Review comment:
这里修改看上去是为了 和 master 对齐用的。
这个 review 起来会稍微麻烦一点，现在看 diff 是和实际效果有出入的。
下次有这种情况，建议分为多个 commit（一个 commit 单独同步英文文档，一个 commit 用于翻译，方便 review）
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