使用javaFlink读取kafka数据考虑迟到数据和乱序数据设置水位线最大乱序程度为3秒

在使用Java Flink读取Kafka数据时，可以采用以下方式处理迟到数据和乱序数据，并设置水位线最大乱序程度为3秒：

1. 在Flink程序中，使用Kafka Consumer读取Kafka数据，并指定时间戳分配器和水位线生成器。

FlinkKafkaConsumer<MyEvent> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(...);
kafkaConsumer.assignTimestampsAndWatermarks(new MyTimestampExtractor(3000L));

这里的MyTimestampExtractor是自定义的时间戳分配器和水位线生成器，其中3000L表示设置的水位线最大乱序程度为3秒。

2. 在时间戳分配器和水位线生成器中，可以针对迟到数据和乱序数据进行处理。

public class MyTimestampExtractor extends BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<MyEvent> {

    public MyTimestampExtractor(long maxOutOfOrderness) {
        super(Time.seconds(maxOutOfOrderness));
    }

    @Override
    public long extractTimestamp(MyEvent event) {
        // 从事件中提取时间戳
        long timestamp = event.getTimestamp();
        // 处理迟到数据
        if (timestamp < getCurrentWatermark().getTimestamp()) {
            // 返回当前水位线作为时间戳
            return getCurrentWatermark().getTimestamp();
        }
        // 返回事件时间戳
        return timestamp;
    }
}

这里继承了Flink的BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor类，并重写了extractTimestamp方法。在这个方法中，首先从事件中提取时间戳，然后判断是否为迟到数据。如果是迟到数据，则返回当前水位线作为时间戳；否则返回事件时间戳。

3. 在Flink程序中，可以使用窗口函数对数据进行处理。

DataStream<MyEvent> stream = env.addSource(kafkaConsumer);
stream
    .keyBy(MyEvent::getKey)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(1)))
    .apply(new MyWindowFunction())
    .print();

这里使用了TumblingEventTimeWindows窗口，并指定了1分钟的窗口大小。在窗口函数MyWindowFunction中，可以对窗口中的数据进行处理。

通过以上方式，可以在使用Java Flink读取Kafka数据时，处理迟到数据和乱序数据，并设置水位线最大乱序程度为3秒