Apache flink 如何在Apache flink KeyedBroadCastProcessFunction中处理异常

我是新来的Flink我正在使用Flink KeyedBroadCastProcessFunction进行模式评估一些类似于（）的东西，我正在使用JAVA开发我的代码，但我不知道如何处理异常，如果在处理数据流时发生任何故障，我搜索了很多，但没有得到我在下面两个链接中结束

根据第一个链接，用户说他在processfn中使用sideoutput来捕获错误。我还在程序中使用sideoutput来发送与模式不匹配的数据，但我不知道如何处理错误和无效数据到同一个sideoutput

根据第二个链接，用户正在尝试使用null key和printsink函数向keyby函数添加一个sink，但我完全不理解

有人能帮我做以下事情吗

1） 关于异常处理的任何文档或小代码段，我在flink文档网站上都找不到任何东西 2） flink异常处理的最佳实践

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我在网上找不到任何有效的资源，如果有人能回答，这对其他人的进一步参考也很有用。

您可以从ProcessFunction中获得任意多的边输出，每个边输出都有自己独特的

OutputTag

。因此，您可以将一个用于不匹配的数据，另一个用于错误

final OutputTag unmatched=新的OutputTag（“unmatched data”）{；
最终输出错误=新输出错误（“错误的侧输出”）{}；
SingleOutputStreamOperator matchedData=。。。；
DataStream unmatched=matchedData.getSideOutput（不匹配）；
数据流错误=matchedData.getSideOutput（错误）；

如果您最终使用几个不同的运算符，每个运算符都使用边输出来收集错误，那么您可以将它们合并在一起以进行报告，这可能看起来像这样：

final OutputTag errors=新的OutputTag（“侧输出”）{}；
SingleOutputStreamOperator task1=。。。；
SingleOutputStreamOperator task2=。。。；
SingleOutputStreamOperator task3=。。。；
DataStream exceptions1=task1.getSideOutput（错误）；
DataStream exceptions2=task2.getSideOutput（错误）；
DataStream exceptions3=task3.getSideOutput（错误）；
数据流异常=异常1.union（异常2，异常3）；
例外情况：addSink（新FlinkKafkaProducer（…）；

谢谢你的回答，flink中是否有类似java try..catch等的任何约定类型的异常处理，特别是如何在运行时处理异常不，不是真的。不同的应用有不同的需求。例如，在某些情况下，让作业失败，等待一段时间，然后重试是有意义的。在其他情况下，可以忽略某些例外情况。