我的用例是实时识别在 X 时间后未收到预期事件的实体，而不是使用批处理作业。例如：
如果我们在时间 T 收到了 PaymentInitiated 事件，但在 T+X 时没有收到 PaymentFailed / PaymentAborted / PaymentSucedded 中的任何一个，则引发一个触发器，说明 PaymentStuck 以及 PaymentIntitiated 事件的详细信息。
我如何在 Apache Storm 中为此类用例建模，因为它在每个事件上滚动时间段 X，而不是固定时间间隔。
谢谢， 哈里什
对于 Storm，需要使用低级 Java API 将所有逻辑放入 UDF 代码中（我怀疑 Trindent 是否有用）。我从未与 Samza 合作过，也无法为它提供任何帮助（或判断哪个系统更适合您的问题）。
例如，在 Storm 中，您可以为 中的每个元组分配一个时间戳Spout.nextTuple()，并按时间戳的降序缓冲 Bolt 中未完成支付的所有元组。每次Bolt.execute()调用时，您都可以将新元组的时间戳与队列的头部（即最旧的元组）进行比较。如果输入元组的时间戳大于 head-T 加 X，则您知道您的 head 元组超时，您可以为它提高触发器。
当然，您需要fieldsGrouping()确保属于同一付款的所有元组都由同一个 Bolt 实例处理。您可能还需要按时间戳对传入的螺栓元组进行某种程度的排序，或者使用更高级的超时逻辑来处理无序的元组（关于增加时间戳）。
根据您的延迟要求和输入流速率，您还可以使用“tick tuples”来触发头元组与这个虚拟滴答元组的比较。或者作为更严格的实现，直接在其中执行所有这些逻辑Spout.next()（如果您知道付款的所有元组都通过同一个 Spout 实例）。