event time語義下我們使用watermark來判斷資料是否遲到。乙個遲到元素是指元素到達視窗運算元時，該元素本該被分配到某個視窗，但由於延遲，視窗已經觸發計算。目前flink有三種處理遲到資料的方式：
（1）直接將遲到資料丟棄：會造成資料丟失
（2）將遲到資料傳送到另乙個流：輸出到側輸出流，保證資料的完整性，可更新計算結果
（3）重新執行一次計算，將遲到資料考慮進來，更新計算結果：資料準確率高，保證資料完整性
import org.apache.flink.api.common.functions.
import org.apache.flink.streaming.api.timecharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.boundedoutofordernesstimestampextractor
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.windowfunction
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.time
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.timewindow
import org.apache.flink.util.collector
object allowedlatenessdemo )
val ds = stream.assigntimestampsandwatermarks(new boundedoutofordernesstimestampextractor[log](time.seconds(2))
})// 定義乙個側輸出流的標籤
val latetag = new outputtag[log]("late")
// 分組，開窗
val result = ds.keyby(_.sid)
.timewindow(time.seconds(10), time.seconds(5))
// 設定遲到的資料超過了2秒的情況下，交給allowedlateness處理
// 也分兩種情況，第一種：允許資料遲到5秒（遲到2-5秒），再次遲到觸發視窗函式，觸發的條件是 watermark < end-of-window + allowedlateness
// 第二種：遲到的資料在5秒以上，輸出到側流中
.allowedlateness(time.seconds(5)) // 執行資料遲到5秒，還可以觸發視窗
.sideoutputlatedata(latetag)
.aggregate(new myaggregatecountfunction, new outputresultwindowfunction) // 視窗聚合函式
// 正常的結果資料
result.print("normal data")
result.getsideoutput(latetag).print("late data") // 遲到時間超過5秒的資料，根據業務做處理，如果正常資料儲存到mysql中，遲到的資料需要進行update
env.execute("allowedlatenessdemo")
} // 統計通話的次數
class myaggregatecountfunction extends aggregatefunction[log, long, long]
// aggregatefunction 輸出是這個函式的輸入
class outputresultwindowfunction extends windowfunction[long, string, string, timewindow]
}}
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