使用as端输出数据流时，Flink如何处理延迟事件？
在我看来，Flink以三种方式处理后期事件：
- 窗口过期时删除延迟事件（默认）。
- 通过使用“允许延迟”机制包含延迟事件来更新窗口。
- 使用“侧输出”机制将延迟事件重定向到另一个DataStream。
让我们假设我有一个事件时间作业，它使用来自Kafka的数据，并每5分钟处理一个窗口。现在，假设我将延迟事件重定向到另一个数据流中。
- 这个新的数据流是独立的吗
谢谢大家！
共有1个答案
来自窗口操作符的延迟事件流是一个独立的流，它只包含延迟到允许的延迟不足以容纳它们的事件。
您可以对该流执行任何操作，包括通过另一个窗口发送它。但这些事件仍将延迟，因此您需要使用更宽松的策略重新生成水印，以防止它们仍然延迟，或者延长此新窗口的允许延迟。
窗户总是清理干净。
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我试图开发以下代码，但它不起作用。我想使用apache Flink来延迟时间（在时间戳字段中指定的）与当前日期不同的事件。 样品： > 当前日期：2022-05-06 10:30 事件1[{“user1”：“1”，“user2”：“2”，“timestamp”：“2022-05-06 10:30”}-- 事件2[{“user1”：“1”，“user2”：“2”，“timestamp”：“2022-
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下面是我的流处理的伪代码。 上面的代码流程正在创建多个文件，我猜每个文件都有不同窗口的记录。例如，每个文件中的记录都有时间戳，范围在30-40秒之间，而窗口时间只有10秒。我预期的输出模式是将每个窗口数据写入单独的文件。对此的任何引用或输入都会有很大帮助。
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我需要延迟处理一些事件。 我有三件事（发表在Kafka上）： A（id： 1， retry At： now） B（id： 2， retry At： 10分钟后） C（id： 3， retry At： now） 我需要立即处理记录A和C，而记录B需要在十分钟后处理。这在Apache Flink中实现可行吗？ 到目前为止，无论我研究了什么，“触发器”似乎都有助于在Flink中实现它，但还没有能够正确实
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到目前为止，我了解到有3种方法可以处理Flink中的后期数据： > 删除延迟事件（这是事件时间窗口运算符的默认行为。（因此，延迟到达的元素不会创建新窗口。）（ 重定向延迟事件（也可以使用side输出功能将延迟事件重定向到另一个数据流） 通过包含延迟事件更新结果（重新计算不完整的结果并发出更新） 我不太清楚非窗口操作符的延迟事件会发生什么，特别是当时间戳被分配到源时。这里我有一个FlinkKafka
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鞋子（事件）被定义为它的颜色并且是（如果鞋子是左腿的，那么，否则是的）。 如何形成一双相同颜色的鞋，并期望匹配的鞋立即发出，不匹配的鞋等待其配对，直到窗口结束。 尝试的方法（忽略此项以避免混淆）： > 通过将流拆分为左和右，并在连接上加窗（会产生成本吗？） > TumblingWindowJoin：窗口函数不能处理不匹配的对。窗户开过后，那只鞋就丢了。 CoGroupFunction:窗口不会为最