如何 触发Flink的 eventime temporal join

要触发Flink的event time temporal join，需要满足以下条件：

1. 数据源必须有时间戳（timestamp）字段，用于标识事件发生的时间。

2. 数据源必须定义Event Time和Watermark，用于处理乱序事件数据。

3. 执行join操作时，需要使用Window函数将事件流分割为固定时间段的窗口，以便进行join操作。

4. 在join操作中，需要将窗口中的数据按照时间戳进行排序。

5. 确保所有数据源都使用相同的时间语义（Event Time）。

以下是一个示例代码，演示如何触发Flink的event time temporal join：

DataStream<Order> orders = env
    .addSource(new OrderSource())
    .assignTimestampsAndWatermarks(new OrderTimestampExtractor());

DataStream<Payment> payments = env
    .addSource(new PaymentSource())
    .assignTimestampsAndWatermarks(new PaymentTimestampExtractor());

orders.join(payments)
    .where(order -> order.getCustomerId())
    .equalTo(payment -> payment.getCustomerId())
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
    .apply(new JoinFunction<Order, Payment, String>() {
        @Override
        public String join(Order order, Payment payment) throws Exception {
            return "Order: " + order.toString() + ", Payment: " + payment.toString();
        }
    })
    .print();

在上述代码中，orders和payments分别是两个数据源，分别代表订单和支付信息。我们使用OrderTimestampExtractor和PaymentTimestampExtractor对它们进行时间戳和Watermark的处理。

在join操作中，我们使用where和equalTo指定订单和支付信息的关联字段，使用TumblingEventTimeWindows将事件流分割为10秒的窗口，然后使用JoinFunction进行join操作，并将结果打印出来。