Streaming ApacheFlink：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，但我还是希望自己来处理延迟数据。例如，我希望监视延迟事件或将它们保存到数据库中

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我该怎么做呢？

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，您可以像这样使用sideoutput：

val windowStream = eventStream.keyBy(output => output.rule)
  .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.of(5, TimeUnit.MINUTES)))
  .sideOutputLateData(lateOutputTag)

并从sideoutput中获取如下最新元素：

windowStream.getSideOutput(lateOutputTag).print()

ProcessFunction（

ProcessFunction

，

KeyedProcessFunction

等）通过

上下文

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

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如何处理迟到的事件取决于你自己。您可以标记它们，也可以丢弃它们，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。

感谢您的帮助！我试图通过“ctx.timerService（）.currentWatermark（）”获取水印，但它始终返回-9223372036854775808，我是否遗漏了任何内容？是否启用了事件时间处理，是否分配了水印？