各位大佬，我想咨询下，有没有案例来实现在Flink中加载预先训练好的预测模型。来实时处理数据？

可以采用以下两种常见的方法：

1.使用 Flink 的 MapFunction 或 ProcessFunction：

将预测模型加载到 open() 方法中，以便在任务启动时进行初始化。
在 map() 或 processElement() 方法中，使用加载的模型对输入数据进行实时预测。
您可以根据需要将预测结果输出到下游或进行其他处理。

2.使用 Flink 的 RichMapFunction 或 RichFlatMapFunction：

类似于上述方法，预测模型的加载可以在 open() 方法中完成。
使用 map() 或 flatMap() 方法进行实时预测。
这种方法与第一种方法的区别在于，RichMapFunction 和 RichFlatMapFunction 提供了更多的生命周期方法，例如 open()、close() 等，可以用于在任务启动和结束时进行资源的初始化和释放。
示例代码类似于第一种方法，只需将 ProcessFunction 替换为 RichMapFunction 或 RichFlatMapFunction。

使用这两种方法之一，在 Flink 中加载预测模型并进行实时数据处理是可行的。根据您的需求和模型的特性，您可以选择适合的方法来实现模型的加载和预测逻辑。