默認情況下，當watermark通過end-of-window之后，再有之前的數據到達時，這些數據會被刪除。
為了避免有些遲到的數據被刪除，因此產生了allowedLateness的概念。
簡單來講，allowedLateness就是針對event time而言，對於watermark超過end-of-window之后，還允許有一段時間（也是以event time來衡量）來等待之前的數據到達，以便再次處理這些數據
默認情況下，如果不指定allowedLateness，其值是0，即對於watermark超過end-of-window之后，還有此window的數據到達時，這些數據被刪除掉了。
注意：對於trigger是默認的EventTimeTrigger的情況下，allowedLateness會再次觸發窗口的計算，而之前觸發的數據，會buffer起來，直到watermark超過end-of-window + allowedLateness（）的時間，窗口的數據及元數據信息才會被刪除。再次計算就是DataFlow模型中的Accumulating（積累）的情況。
https://blog.csdn.net/lmalds/article/details/55259718
面試問題：什么情況下數據會被丟棄或者說不會被計算？
兩種情況：
a.未設置allowedLateness情況下，某條數據屬於某個窗口，但是watermark超過了窗口的結束時間，則該條數據會被丟棄；
b.設置allowedLateness情況下，某條數據屬於某個窗口，但是watermark超過了窗口的結束時間+延遲時間，則該條數據會被丟棄；
也就是說如果一個key下面的某條數據如果延遲到來太多，就會被丟棄，這個問題無法解決的；
因為其他key的數據會上報就會提高watermark，最后觸發窗口計算。