使用Flink读取payment_info支付明细表关联上述order_detail订单明细数据的数据将订单明细流与支付明细流通过订单id进行关联拉成宽表。由于存在数据乱序或者延时的情况导致两个流的数据进度不一致请酌情使用合适的join方式订单数据和订单明细数据前后相差最大1分钟

可以使用Flink的interval join来解决两个流进度不一致的问题，同时需要设置合适的时间窗口大小来确保数据能够匹配上。

下面是一个可能的实现：

DataStream<Order> orderStream = ...; // 订单流
DataStream<Payment> paymentStream = ...; // 支付流

DataStream<OrderDetail> orderDetailStream = orderStream
    .keyBy(Order::getId)
    .intervalJoin(paymentStream.keyBy(Payment::getOrderId))
    .between(Time.minutes(-1), Time.minutes(1)) // 时间窗口为订单时间前后1分钟
    .process(new OrderDetailJoinFunction()); // 自定义处理函数，将订单和支付信息合并成订单明细

// 自定义处理函数示例
public class OrderDetailJoinFunction extends ProcessJoinFunction<Order, Payment, OrderDetail> {
    @Override
    public void processElement(Order order, Payment payment, Context ctx, Collector<OrderDetail> out) {
        // 合并订单和支付信息，生成订单明细
        OrderDetail detail = new OrderDetail(order.getId(), order.getCustomerId(), order.getCreateTime(),
            payment.getPaymentTime(), payment.getAmount());
        out.collect(detail);
    }
}

上述代码中，通过keyBy方法将订单流和支付流分别按照订单id和订单id进行键控，然后使用intervalJoin方法进行间隔连接，即将两个流按照时间窗口进行匹配。时间窗口的大小为订单时间前后1分钟，这里可以根据具体业务需求进行调整。最后使用自定义的处理函数将订单和支付信息合并成订单明细，并输出到结果流中