我想知道使用apacheflink是否可以解决以下问题。
假设我有一个包含两个表的数据库：“clients”和“orders”。“orders”表包含一个名为“client\u id\u fk”的外键，该外键表示“clients”表的主键，称为“client\u id”。现在，假设我捕获表上发生的事件，比如插入、更新和删除，然后将所有这些传递给一个无限的flink数据流。当事件进入flink数据流时，它会将它们写入另一个存储中，例如apachekafka主题。
假设在“clients”中添加了五条新记录：a、b、c、d、e，并且flink数据流以精确的顺序接收这些记录。现在，假设在“orders”中添加了记录o_a，表示客户机；然后，这个事件也被推送到flink数据流中。正如我之前所描述的，每个事件到达数据流时都将直接写入kafka主题中；我的问题来了：在apache flink中，有没有一种方法可以存储事件a，直到事件a到达，然后加入它们，然后将它们写在kafka主题中？很明显，我知道我必须等oïa之后再写一篇关于主题的文章。
总而言之，flink数据流按以下顺序接收以下事件：
a、 b、c、d、e、o
当它接收到事件a时，它应该存储它并等待直到事件a到达，而不是将它写入apachekafka主题中；然后，它将它们连接起来，然后将它们写在主题内。
我提前向大家表示感谢，有没有可能用javaapacheflinkapi编写一个直观的代码片段来演示如何实现这一点？