Apache Flink：如何将自定义逻辑应用于后期事件？
尽管Flink有一些内置的工具来处理延迟数据，比如允许延迟，但我想自己处理延迟数据。例如，我想监控延迟事件或将它们保存到数据库中。
我该怎么做？
共有2个答案
ProcessFunctions（ProcessFunction、KeyedProcessFunction等）通过Context对象提供对记录的事件时间戳和TimerService的访问。TimerService提供对当前水印的访问。
您可以通过比较事件时间戳和水印来识别延迟记录。如果时间戳小于或等于水印，则事件延迟。
如何处理迟到的事件取决于您自己。您可以标记它们，可以丢弃它们，通过侧面输出发射它们，或者使用它们执行任何类型的计算。
通常在窗口操作符中使用延迟和水印。如果您使用的是window操作符，则可以像这样使用sideoutput：
val windowStream = eventStream.keyBy(output => output.rule)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.of(5, TimeUnit.MINUTES)))
.sideOutputLateData(lateOutputTag)
并从侧输出中获取后期元素，如下所示：
windowStream.getSideOutput(lateOutputTag).print()
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