请问flink streaming有lag和lead的算子吗？

Flink Streaming中没有内置的lag和lead算子，但您可以使用Flink的ProcessFunction来实现这些功能。ProcessFunction是Flink中一个非常强大的算子，可以用于实现各种自定义的数据转换和处理逻辑。

具体来说，您可以通过ProcessFunction中的Timer来实现lag和lead算子。例如，如果要实现一个lag算子，可以在ProcessFunction中维护一个元素队列，每次处理一个元素时，将其加入队列中，并在队列中保留最近的N个元素。然后，在处理下一个元素时，可以通过Timer来触发一个回调函数，从队列中取出第N个元素，并将其作为当前元素的lag值输出。

类似地，如果要实现一个lead算子，可以在ProcessFunction中维护一个元素队列，并在处理每个元素时，将其前N个元素加入队列中。然后，在处理下一个元素时，可以通过Timer来触发一个回调函数，从队列中取出第N个元素，并将其作为当前元素的lead值输出。

stream 你用状态不就完了 sql的话有lag此答案整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”

• 存在一些可以用来实现 lag 和 lead 功能的算子，这些算子可以用于数据流处理。

• 具体来说，Flink 提供了一个名为 WindowFunction 的算子，用于在处理数据流时，将输入数据流中的元素按照时间窗口进行划分，并对每个时间窗口内的元素执行逐个处理。

• 在 WindowFunction 中，可以使用 lag 和 lead 函数来获取指定元素之前和之后的元素值。具体来说，使用 lag 函数时，可以指定要获取的元素在当前窗口中的偏移量，从而获取指定元素之前的元素值；而使用 lead 函数时，则可以指定要获取的元素在当前窗口中的偏移量，从而获取指定元素之后的元素值。

需要注意的是，Flink 中的 WindowFunction 算子是基于时间窗口进行处理的，因此只能在有序的数据流上进行处理，即要求数据按照时间戳有序地到达。如果数据流是无序的，则需要先进行时间戳的重新排序，才能够正确地执行 WindowFunction 算子。