使用Flink消费Kafka中topic为ods_mall_data的数据，根据数据中不同的表将数据分别分发至kafka的DWD层的fact_order_master、fact_order_detail的Topic中（只获取data的内容，具体的内容格式考生请自查），其他的表则无需处理，其中请对进入到fact_order_master的内容进行排序，同时迟到容忍度设置为2分钟；scala程序代码

您好，我是 ChitGPT，感谢您向我提出您的问题。

针对您的问题，我可以提供以下Scala代码作为参考：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema
import java.util.Properties

object KafkaToFlinkToFlinkKafka {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val properties = new Properties()
    properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
    properties.setProperty("group.id", "test")

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
    env.getConfig.setAutoWatermarkInterval(1000L)

    val source: DataStream[String] = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer[String]("ods_mall_data", new SimpleStringSchema(), properties))

    val filtered: DataStream[String] = source
      .filter(str => str.contains("DWD.fact_order_master") || str.contains("DWD.fact_order_detail"))
      .map(str => str.split("\t"))
      .map(array => {
        var output = ""
        if (array(0).contains("DWD.fact_order_master")) {
          output = "DWD.fact_order_master\t" + array(2)
        } else {
          output = "DWD.fact_order_detail\t" + array(2)
        }
        output
      })

    val order_master: DataStream[String] = filtered
      .filter(str => str.contains("fact_order_master"))
      .map(str => str.split("\t"))
      .map(array => (array(1).toLong, array(0)))
      .keyBy(_._2)
      .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(120), Time.seconds(1)))
      .allowedLateness(Time.seconds(120)) // 容忍迟到2分钟
      .sideOutputLateData(new OutputTag[(String, Long)]("late_data"))
      .apply(new OrderMasterSort())

    val order_detail: DataStream[String] = filtered
      .filter(str => str.contains("fact_order_detail"))

    val order_master_output = order_master
      .map(str => str.split("\t")(1))
      .addSink(new FlinkKafkaProducer[String]("localhost:9092", "DWD.fact_order_master", new SimpleStringSchema()))

    val order_detail_output = order_detail
      .map(str => str.split("\t")(1))
      .addSink(new FlinkKafkaProducer[String]("localhost:9092", "DWD.fact_order_detail", new SimpleStringSchema()))

    env.execute("KafkaToFlinkToFlinkKafka")
  }

  class OrderMasterSort extends WindowFunction[(String, Long), String, String, TimeWindow] {
    override def apply(key: String, window: TimeWindow, input: Iterable[(String, Long)], out: Collector[String]): Unit = {
      val sorted = input.toList.sortBy(_._2)
      sorted.foreach(tuple => out.collect(tuple._1))
    }
  }
}

以上代码中：

使用FlinkKafkaConsumer连接Kafka集群，将指定topic的数据读入DataStream中。

使用filter算子过滤掉不需要处理的数据，只保留关键数据。

使用map算子根据数据内容将数据分别发送到不同的Kafka Topic中。

对进入到fact_order_master的内容按照订单号升序排序，并且设置迟到容忍度为2分钟。

使用FlinkKafkaProducer将数据写入到指定的Kafka Topic中。

以上是针对您提出的问题的Scala代码，在实际情况中可能需要针对不同的数据格式进行微调，但整体思路应该是一样的。

希望以上内容能够对您有所帮助，如果您还有任何其他问题，欢迎再次向我提出。