flink开启延迟关窗延迟时间为两小时并将迟到上报数据添加至测输出流将迟到数据打印至控制台。5分

在Flink中，开启延迟关窗可以通过设置窗口时间和窗口触发器来实现。具体操作如下：

1. 设置窗口时间和触发器

DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = ...;

// 设置窗口时间为2小时
Time hours2 = Time.hours(2);

// 使用事件时间作为窗口时间
dataStream.assignTimestampsAndWatermarks(new MyTimestampExtractor())
        .keyBy(0)
        .window(TumblingEventTimeWindows.of(hours2))
        .trigger(ProcessingTimeTrigger.create())
        .sideOutputLateData(lateOutputTag)
        .apply(new MyWindowFunction())
        .print();

2. 将迟到上报数据添加至测输出流

在上述代码中，我们使用了sideOutputLateData方法将迟到的数据添加至测输出流。具体操作如下：

// 创建测输出流标签
OutputTag<Tuple2<String, Integer>> lateOutputTag = new OutputTag<Tuple2<String, Integer>>("late-data"){};

// 在窗口函数中将迟到数据添加至测输出流
public static class MyWindowFunction extends RichWindowFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, Tuple, TimeWindow>{
    private OutputTag<Tuple2<String, Integer>> lateOutputTag;

    public MyWindowFunction(OutputTag<Tuple2<String, Integer>> lateOutputTag) {
        this.lateOutputTag = lateOutputTag;
    }

    @Override
    public void apply(Tuple key, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Integer>> input, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
        int count = 0;
        for (Tuple2<String, Integer> tuple : input) {
            count += tuple.f1;
        }

        // 将结果添加至主输出流
        out.collect(new Tuple2<>(key.getField(0), count));

        // 将迟到数据添加至测输出流
        if (window.getEnd() == context.timerService().currentWatermark()) {
            for (Tuple2<String, Integer> tuple : input) {
                context.output(lateOutputTag, tuple);
            }
        }
    }
}

// 打印测输出流中的迟到数据
DataStream<Tuple2<String, Integer>> lateDataStream = result.getSideOutput(lateOutputTag);
lateDataStream.print();

3. 将迟到数据打印至控制台

我们已经将迟到数据添加至测输出流，可以通过打印测输出流来获取迟到数据并打印至控制台。具体操作如下：

// 打印测输出流中的迟到数据
DataStream<Tuple2<String, Integer>> lateDataStream = result.getSideOutput(lateOutputTag);
lateDataStream.print();
``