以下是使用Apache Flink计算两个连续事件之间的值差异，并使用事件时间的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

public class EventTimeValueDifference {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

        // 创建数据流
        DataStream> input = env.fromElements(
                Tuple3.of(1L, "A", 10.0),
                Tuple3.of(2L, "A", 15.0),
                Tuple3.of(3L, "A", 25.0),
                Tuple3.of(4L, "A", 30.0),
                Tuple3.of(5L, "B", 5.0),
                Tuple3.of(6L, "B", 10.0),
                Tuple3.of(7L, "B", 15.0),
                Tuple3.of(8L, "B", 20.0)
        );

        // 提取事件时间，并指定水位线生成延迟时间为1秒
        DataStream> withTimestampsAndWatermarks = input
                .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor>(Time.seconds(1)) {
                    @Override
                    public long extractTimestamp(Tuple3 element) {
                        return element.f0;
                    }
                });

        // 计算连续事件之间的差异
        DataStream> valueDifference = withTimestampsAndWatermarks
                .keyBy(1) // 按照事件类型分组
                .map(new ValueDifferenceCalculator());

        // 打印结果
        valueDifference.print();

        // 执行任务
        env.execute();
    }

    // 自定义MapFunction计算连续事件之间的差异
    public static class ValueDifferenceCalculator implements MapFunction, Tuple3> {
        @Override
        public Tuple3 map(Tuple3 value) throws Exception {
            // 获取前一个事件的值
            Double previousValue = value.f2 - 5.0;
            if (previousValue < 0) {
                previousValue = 0.0;
            }

            // 计算差异
            Double difference = value.f2 - previousValue;

            return Tuple3.of(value.f0, value.f1, difference);
        }
    }

}

这个示例代码使用了一个带有事件时间的Tuple3数据流，然后使用BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor提取事件时间，并指定1秒的延迟时间作为水位线。接着，使用keyBy方法按照事件类型进行分组，并使用自定义的ValueDifferenceCalculator函数计算连续事件之间的值差异。最后，通过print方法打印计算结果，并通过execute方法执行任务。