flink sql/table watermark 迟到数据有办法获取到吗 ，有老师能给指点?

在 Flink SQL/Table API 中，可以使用 Watermark 来处理事件时间（Event Time）数据流。当一个 Watermark 到达 Flink 中间件时，它会告诉 Flink 所有小于该 Watermark 的事件都已经到达，因此 Flink 可以在此时触发一些操作，例如窗口的关闭和计算结果的输出。然而，如果一个事件的时间戳比当前 Watermark 还要晚，那么这个事件就会被视为迟到数据（Late Data）。
对于迟到数据，Flink SQL/Table API 提供了一些处理方式，您可以根据实际情况选择合适的方式：
丢弃迟到数据：在某些场景下，迟到数据可能已经没有意义，可以直接将其丢弃。在 Flink SQL/Table API 中，可以通过设置 WITH (DROP_LATE_EVENT = true) 来丢弃迟到数据。例如：
scheme
Copy
CREATE TABLE my_table (
...
event_time TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
'connector.type' = 'kafka',
...
'format.type' = 'json',
'format.derive-schema' = 'true',
'sink.partitioner' = 'round-robin',
'sink.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'update-mode' = 'append',
'with (DROP_LATE_EVENT = true)'
);
在上述示例中，WITH (DROP_LATE_EVENT = true) 表示丢弃迟到数据。
将迟到数据放入侧输出流：在某些场景下，迟到数据可能仍然有用，可以将其放入侧输出流（Side Output）中。在 Flink SQL/Table API 中，可以通过在 WATERMARK 语句中设置 DELAY 参数来定义迟到数据的延迟时间，然后使用 LATE 语句将迟到数据放入侧输出流。例如：
scheme
Copy
CREATE TABLE my_table (
...
event_time TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND - DELAY '1' MINUTE
) WITH (
'connector.type' = 'kafka',
...
'format.type' = 'json',
'format.derive-schema' = 'true',
'sink.partitioner' = 'round-robin',
'sink.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'update-mode' = 'append'
);

CREATE TABLE my_side_output (
...
) WITH (
'connector.type' = 'kafka',
...
'format.type' = 'json',
'format.derive-schema' = 'true',
'sink.partitioner' = 'round-robin',
'sink.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'update-mode' = 'append'
);

INSERT INTO my_output
SELECT ...
FROM my_table
LATE AS my_side_output
在上述示例中，DELAY '1' MINUTE 表示迟到数据的延迟时间为 1 分钟

在 Flink SQL/Table API 中，Watermark 主要用于处理事件时间数据，并确定事件时间窗口的边界。当数据到达时，Flink 会根据 Watermark 来触发窗口计算并输出结果。

对于迟到的数据（即事件时间晚于 Watermark 的数据），默认情况下，Flink 会将其丢弃，不参与窗口计算。然而，你可以通过使用 Flink 提供的延迟数据处理机制来获取迟到的数据。

具体来说，你可以使用窗口函数中的 side output 功能，将迟到的数据发送到一个侧输出流（Side Output）中。然后，你可以在该侧输出流上定义处理逻辑，例如将迟到的数据保存到外部存储或进行特定的处理操作。

以下是一个示例代码片段，展示了如何使用 Flink SQL/Table API 处理迟到的数据：

-- 创建输入表
CREATE TABLE inputTable (
  eventTime TIMESTAMP,
  value INT
) WITH (
  'connector' = ...,
  -- 其他连接器配置
  'watermark.ingestion.timestamp.assigner' = '...'

);

-- 创建窗口表并指定 Watermark
CREATE TABLE windowedTable AS
SELECT TUMBLE_START(eventTime, INTERVAL '1' HOUR) as wStart,
       TUMBLE_END(eventTime, INTERVAL '1' HOUR) as wEnd,
       COUNT(value) as cnt
FROM inputTable
GROUP BY TUMBLE(eventTime, INTERVAL '1' HOUR)
HAVING eventTime < TUMBLE_END(eventTime, INTERVAL '1' HOUR)
   OR WATERMARK_FOR(eventTime) IS NULL;

-- 定义侧输出表
CREATE TABLE lateDataOutput (
  eventTime TIMESTAMP,
  value INT
) WITH (
  'connector' = ...,
  -- 其他连接器配置
);

-- 将迟到的数据发送到侧输出表
INSERT INTO lateDataOutput
SELECT eventTime, value
FROM inputTable
WHERE eventTime >= TUMBLE_END(eventTime, INTERVAL '1' HOUR);

-- 执行计划
EXPLAIN INSERT INTO windowedTable SELECT ...

在上述代码中，我们首先创建了一个输入表 inputTable，并为其指定了 Watermark 的生成方式。然后，我们创建了窗口表 windowedTable，通过指定条件来过滤掉迟到的数据。接下来，我们定义了一个侧输出表 lateDataOutput，并使用 INSERT INTO 语句将迟到的数据插入到该表中。最后，我们执行计划，将结果插入到 windowedTable 中。

请注意，以上示例代码仅演示了一种处理迟到数据的方法。具体的实现逻辑可能会因你的业务需求和场景而有所不同。你可以根据实际情况调整代码，并参考 Flink 的官方文档和社区资源进一步了解延迟数据处理的更多细节