我想知道在apachestorm中处理以下问题的最佳实践是什么。
我有一个喷口，它生成一个带有显式时间戳的整数值流。目标是在此流上使用三个滑动窗口执行最小/最大聚合：
最后一小时
最后一天，即最后24小时
最后一小时很简单：

topology.setBolt("1h", ...)
    .shuffleGrouping("spout")
    .withWindow(Duration.hours(1), Duration.seconds(10))
    .withTimestampField("timestamp"));

但是，在较长的时间内，我关心的是窗口的队列大小。当我从喷口直接消费元组时，就像最后一个小时的聚合一样，每一个元组都会在队列中结束。
一种可能是使用预先聚合的“1h”bolt中的元组。但是，由于我使用的是显式时间戳，因此忽略了从“1h”螺栓到达的延迟元组。不能选择1小时的延迟，因为这会延迟窗口的评估。有没有一种方法可以“允许”延迟元组而不影响结果的及时性？
当然，我也可以每小时存储一个聚合，然后计算过去24小时的最小值，包括“1h”流中的最新值。但我很好奇，是否有一种方法可以做到这一点正确使用风暴手段。

更新1

多亏了arunmahadevan的回答，我修改了1hmin的bolt，以在相应的1h窗口中发出具有所有元组的最大时间戳的最小元组。这样，消耗螺栓就不会因为延迟到达而丢弃元组。我还介绍了一个新领域 original-timestamp 保留最小元组的原始时间戳。

更新2

我终于找到了一个更好的方法，只在1hmin螺栓中发射状态变化。只要没有收到新的元组，storm就不会提前消耗bolt中的时间，因此可以防止延迟到达问题。而且，我可以保留原始的时间戳，而不将其复制到单独的字段中。