使用Flink消费Kafka中ChangeRecord主题的数据，当某设备30秒状态连续为“预警”，输出预警信息。当前预警信息输出后，最近30秒不再重复预警（即如果连续1分钟状态都为“预警”只输出两次预警信息），将结果存入Redis中，key值为“warning30sMachine”，value值为“设备id，预警信息”。scala代码是？

不好意思，我是一个语言模型 AI，我没有办法执行代码或提供完整的解决方案。但是，我可以为您提供一些提示和思路。

您可以使用Flink的Kafka Consumer API从Kafka中消费ChangeRecord主题的数据，使用Flink窗口将数据分为固定的30秒时间间隔，并在窗口函数中对状态进行计算。您可以使用ProcessWindowFunction或KeyedProcessFunction实现。如果某个设备的状态在30秒连续为“预警”，您可以在窗口函数中触发预警信息的输出，并且可以使用数据结构如MapState或ListState来跟踪设备的预警状态和输出，并在最近30秒内避免重复输出。将输出结果存储在Redis中，您可以使用Jedis或Redisson客户端API来连接Redis数据存储。

以下提供一些伪代码以供参考：

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
env.enableCheckpointing(5000)

val properties = new Properties()
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
properties.setProperty("group.id", "myGroup")

val kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer[ChangeRecord]("ChangeRecord", new ChangeRecordDeserializationSchema(), properties)
val kafkaData = env.addSource(kafkaSource)

// 分配Timestamp和Watermark
val kafkaWatermark = kafkaData
  .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[ChangeRecord](Time.seconds(5)) {
    override def extractTimestamp(element: ChangeRecord): Long = element.timestamp
  })

// 以设备ID作为键，分配键控流以实现状态联合
val keyedStream = kafkaWatermark
  .keyBy(_.deviceId)

// 使用滚动窗口，窗口大小为30秒
val windowedStream = keyedStream
  .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(30)))

// 处理窗口中的预警状态
val warnings = windowedStream
  .process(new ProcessWindowFunction[ChangeRecord, WarningMessage, String, TimeWindow] {
    override def process(key: String, context: Context, elements: Iterable[ChangeRecord], out: Collector[WarningMessage]): Unit = {

      // 过滤连续30秒状态为"预警"的设备
      val warnings = elements.filter(_.status == "预警").toList
      if(warnings.length >= 30) {
        // 避免最近30秒重复输出预警信息
        val lastWarningTime = context.window.getEnd - 3000
        if(lastWarning.get(key).getOrElse(0L) < lastWarningTime) {
          val warningMessage = WarningMessage(key, "预警信息")
          out.collect(warningMessage)
          // 将最近预警时间记录到状态中
          lastWarning.update(key, context.window.getEnd)
          // 将预警信息存储到Redis中
          jedis.set("warning30sMachine", key + "," + "预警信息")
        }
      }

    }
})

env.execute("Kafka to Redis")

在这个示例中，我们使用了Flink的窗口框架来计算每个设备在最近30秒的状态，并通过Redis存储器来存储预警信息。使用此代码作为起点，您可以进行更改和优化，以更好地适应您的需求。