在一个flink任务中需要近1小时和近6小时的特征，这种在生产上一般用事件时间还是处理时间？

楼主你好，在一个阿里云Flink任务中，使用事件时间还是处理时间窗口取决于你的需求和数据流的特点。如果你决定使用事件时间窗口，并且担心窗口不会关闭的问题，可以考虑使用allowedLateness和side output来处理。

1. allowedLateness：可以为事件时间窗口设置一个允许的延迟时间，在延迟时间内到达的迟到的数据仍然会被处理。你可以使用allowedLateness方法来设置允许的延迟时间。比如设置一个6小时的允许延迟时间：
   

WindowedStream<T, K, W> windowedStream = ...
windowedStream
    .allowedLateness(Time.hours(6))
    .apply(...)

1. side output：当窗口关闭时，如果还有迟到的数据到达，你可以将这些数据发送到一个侧输出流进行处理。可以使用getSideOutput方法获取侧输出流数据。比如将迟到的数据发送到一个侧输出流：

OutputTag<T> lateDataTag = new OutputTag<T>("late-data") {};
WindowedStream<T, K, W> windowedStream = ...
windowedStream
    .sideOutputLateData(lateDataTag)
    .apply(...)

然后，你可以使用getSideOutput方法获取侧输出流的数据。