这个机器学习PAI需求可以实现吗？

阿里云机器学习PAI是支持动态添加数据到StreamOperator的。在你的场景中，你需要通过DataStreamSourceFunction来不断地从ES读取新的数据，然后将其加入到已有的DataStream中。

具体实现方法如下：

1. 创建一个DataStreamSourceFunction，在其中实现从ES中读取数据的逻辑。
2. 在初始化MemSourceStreamOp时，使用fromDataStream()方法将其转换为DataStream，并保存其状态。
3. 在创建DataStreamSourceFunction后，使用addSource()方法将其加入到已有的DataStream中。
4. 在创建滑动窗口时，设置允许延迟结果输出的时间，即allowedLateness方法，以确保当新的数据加入时仍能够继续滑动窗口。

具体代码示例如下：

# 从ES中读取数据的DataStreamSourceFunction
class ESDataGenerator(SourceFunction):
    def run(self, ctx: SourceContext) -> None:
        # 从ES中读取数据，并将其转换成DataStreamElement类型加入到DataStream中
        while True:
            data = read_from_ES()
            ctx.collect(DataStreamElement(data, timestamp))

    def cancel(self):
        pass

# 初始化MemSourceStreamOp
mem_source = MemSourceStreamOp([("col1", "int"), ("col2", "string")], [[1, "a"], [2, "b"]])

# 将MemSourceStreamOp转换成DataStream，并保存其状态
data_stream = mem_source.link(StreamOperator())

# 加入新数据的DataStreamSourceFunction
es_generator = ESDataGenerator()
data_stream.add_source(es_generator)

# 创建滑动窗口，设置allowedLateness参数
windowed_stream = data_stream.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
        .allowedLateness(Time.seconds(5)))

# 对滑动窗口进行一些操作，如获取特征等
...

通过上述方法，你可以实现随时向已有的StreamOperator中添加数据，并保证滑动窗口能够随时获取新的数据并进行计算。

是的，您可以使用DataStreamSourceStreamOp组件从Elasticsearch中读取数据，并将其转换为DataStreamOperator，然后使用DataStreamOperator.addSink()方法将数据发送到您的滑动窗口操作中。

当新的数据到达时，您可以使用DataStreamOperator.addSink()方法将其发送到StreamOperator中进行处理。这样，当新的数据到达时，它会被添加到StreamOperator中，并随着滑动窗口一起被滑动处理。

现在还没有es的数据源，简单的，你可以弄一个Kafka，做同样的逻辑。此回答整理自钉群“Alink开源--用户群”