flink 乱序数据排序

在 Flink 中，要对乱序数据进行排序，可以使用 Flink 的 `KeyedStream` 和 `ProcessFunction` 来实现。下面是一个示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class FlinkSortExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> input = env.fromElements(
                new Tuple2<>("key1", 5),
                new Tuple2<>("key2", 3),
                new Tuple2<>("key1", 2),
                new Tuple2<>("key2", 1)
        );

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> sortedOutput = input
                .keyBy(0) // 根据指定的 key 进行分组
                .process(new SortProcessFunction());

        sortedOutput.print();

        env.execute("Flink Sort Example");
    }

    public static class SortProcessFunction extends KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> {

        @Override
        public void processElement(Tuple2<String, Integer> value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
            // 将接收到的数据缓存起来
            ctx.timerService().registerEventTimeTimer(ctx.timestamp());
            ctx.getBroadcastState().put(ctx.timestamp(), value);
        }

        @Override
        public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
            // 当定时器触发时，遍历缓存的数据并输出
            for (Tuple2<String, Integer> value : ctx.getBroadcastState().values()) {
                out.collect(value);
            }
            // 清空缓存
            ctx.getBroadcastState().clear();
        }
    }
}

在上面的示例中，我们使用 `keyBy` 方法对输入流进行分组，然后使用 `process` 方法将数据存储在状态中，并在定时器触发时输出排序后的数据。在实际应用中，你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。