在Apache Flink中，可以使用Watermark、allowedLateness和side output来处理水印、丢弃迟到事件和允许的延迟时间。

首先，定义一个WatermarkAssigner来生成水印。Watermark表示事件流中事件的时间戳，水印用于估计事件时间进展，以便处理事件的乱序和延迟。以下是一个WatermarkAssigner的示例代码：

public static class MyWatermarkAssigner implements AssignerWithPeriodicWatermarks {

    private final long maxOutOfOrderness = 3000; // 最大允许的乱序时间

    private long currentMaxTimestamp;

    @Override
    public long extractTimestamp(MyEvent event, long previousElementTimestamp) {
        long timestamp = event.getTimestamp();
        currentMaxTimestamp = Math.max(timestamp, currentMaxTimestamp);
        return timestamp;
    }

    @Nullable
    @Override
    public Watermark getCurrentWatermark() {
        return new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness);
    }
}

然后，使用WatermarkAssigner来分配水印到数据流上：

DataStream input = ...;

DataStream withWatermarks = input.assignTimestampsAndWatermarks(new MyWatermarkAssigner());

接下来，可以使用allowedLateness方法来指定允许的延迟时间。allowedLateness方法允许在水印后继续处理迟到的事件。以下是一个示例代码：

WindowedStream windowedStream = withWatermarks
    .keyBy(MyEvent::getKey)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
    .allowedLateness(Time.seconds(10));

windowedStream.process(new MyProcessWindowFunction());

最后，可以使用side output来处理丢弃迟到的事件。side output允许将迟到的事件发送到一个单独的输出流中。以下是一个示例代码：

OutputTag lateOutputTag = new OutputTag("late-events") {};

SingleOutputStreamOperator result = withWatermarks
    .keyBy(MyEvent::getKey)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
    .sideOutputLateData(lateOutputTag)
    .process(new MyProcessWindowFunction());

DataStream lateEvents = result.getSideOutput(lateOutputTag);

通过这些方法，可以在Apache Flink中处理水印、丢弃迟到事件和允许的延迟时间。以上示例代码仅作为参考，实际使用时需要根据具体需求进行适当修改。