在Apache Flink中，可以通过自定义WatermarkAssigner来为每个分区生成水印。下面是一个示例代码：

import org.apache.flink.api.common.eventtime.Watermark;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkGenerator;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkGeneratorSupplier;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkOutput;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class PartitionWatermarkExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // 创建一个具有4个并行度的DataStream
        DataStream input = env.socketTextStream("localhost", 9999).setParallelism(4);
        
        // 使用WatermarkStrategy定义Watermark生成策略
        WatermarkStrategy watermarkStrategy = WatermarkStrategy
            .forGenerator(new PartitionWatermarkGenerator())
            .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> Long.parseLong(event.split(",")[0]));
        
        // 为每个分区应用WatermarkStrategy
        DataStream withWatermarks = input
            .keyBy(event -> Integer.parseInt(event.split(",")[1]))
            .assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);
        
        // 打印带水印的事件
        withWatermarks.print();
        
        env.execute("Partition Watermark Example");
    }
    
    // 自定义WatermarkGenerator
    public static class PartitionWatermarkGenerator implements WatermarkGenerator {
        
        private long maxTimestamp = Long.MIN_VALUE;
        
        @Override
        public void onEvent(String event, long eventTimestamp, WatermarkOutput output) {
            // 更新最大时间戳
            maxTimestamp = Math.max(maxTimestamp, Long.parseLong(event.split(",")[0]));
        }
        
        @Override
        public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
            // 发出水印时使用最大时间戳减去固定的延迟
            output.emitWatermark(new Watermark(maxTimestamp - 1000));
        }
    }
}

在上面的示例中，我们首先创建一个具有4个并行度的DataStream。然后，我们定义了一个WatermarkStrategy，其中我们使用PartitionWatermarkGenerator作为水印生成器，并使用自定义的TimestampAssigner为事件分配时间戳。

接下来，我们使用keyBy操作将数据流按照分区键进行分区，并使用assignTimestampsAndWatermarks方法为每个分区应用水印策略。

最后，我们通过打印带水印的事件来验证水印是否按预期工作。

在自定义的PartitionWatermarkGenerator中，我们通过在onEvent方法中更新最大时间戳来生成水印。在onPeriodicEmit方法中，我们将最大时间戳减去一个固定的延迟，并通过emitWatermark方法发出水印。

请注意，示例中使用的事件格式为timestamp,key,value，你需要根据实际情况修改代码以适应你的数据。