flink 开窗,实现数据延迟 5秒. 使用eventtime

要实现数据延迟 5 秒，可以使用 Flink 的 EventTime 特性和窗口函数。

首先，需要在输入数据流中添加时间戳和水印。时间戳用于指示事件的发生时间，水印用于指示事件时间的上限。在本例中，可以将时间戳设置为事件的时间，水印设置为事件时间减去 5 秒。

接下来，在输入数据流上应用窗口函数，使用 EventTime 时间语义。可以使用 TumblingEventTimeWindows 窗口函数，将窗口大小设置为 5 秒，即每 5 秒触发一次计算。

最后，将窗口中的数据进行聚合或处理，并将结果输出到目标数据流中。

以下是示例代码：

DataStream<Event> input = ...; // 输入数据流

DataStream<Event> delayedInput = input
  .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Event>(Time.seconds(5)) {
    @Override
    public long extractTimestamp(Event event) {
      return event.getEventTime();
    }
  });

DataStream<Result> output = delayedInput
  .keyBy(event -> event.getKey())
  .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
  .apply(new MyWindowFunction());

output.print(); // 输出结果

在上面的代码中，BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor 用于为输入数据流添加时间戳和水印。TumblingEventTimeWindows 用于定义窗口大小和触发计算的时间间隔。MyWindowFunction 是用户自定义的窗口函数，用于对窗口中的数据进行聚合或处理。

需要注意的是，使用 EventTime 时间语义和窗口函数时，需要保证输入数据流中的事件时间是单调递增的。如果存在乱序事件，可以使用 WatermarkStrategy.withTimestampAssigner() 方法和 AllowedLateness 选项，进行乱序事件的处理和容错。