ProcessFunction 及定时器（长车程警报）“长车程警报”练习的目标是对于持续超过两个小时的出租车车程发出警报。
这应该使用数据流中提供的事件时间时间戳和水位线来完成。
流是无序的，并且可能会在其 START 事件之前处理车程的 END 事件。
END 事件可能会丢失，但你可以假设没有重复的事件，也没有丢失的 START 事件。
仅仅等待 END 事件并计算持续时间是不够的，因为我们希望尽快收到关于长车程的警报。
最终应该清除创建的任何状态。
输入数据是出租车乘车事件的 DataStream。
所希望的结果应该是一个 DataStream<LONG>，其中包含持续时间超过两小时的车程的 rideId。
结果流应打印到标准输出。
:information_source: 最好在 IDE 的 flink-training 项目中找到这些类，而不是使用本节中源文件的链接。
org.apache.flink.training.exercises.longrides.LongRidesExerciseorg.apache.flink.training.exercises.longrides.scala.LongRidesExerciseorg.apache.flink.training.exercises.longrides.LongRidesUnitTestorg.apache.flink.training.exercises.longrides.scala.LongRidesUnitTestorg.apache.flink.training.exercises.longrides.LongRidesIntegrationTestorg.apache.flink.training.exercises.longrides.scala.LongRidesIntegrationTest这个练习围绕着使用 KeyedProcessFunction 来管理一些状态和事件时间计时器， 使用这种方法即使在给定 rideId 的 END 事件在 START 之前到达时也能正常工作。 挑战在于弄清楚要使用什么状态和计时器，以及何时设置和清除状态（和计时器）。
阅读参考解决方案的讨论.
项目中提供了参考解决方案：
org.apache.flink.training.solutions.longrides.LongRidesSolutionorg.apache.flink.training.solutions.longrides.scala.LongRidesSolution