在 Flink Hive 中处理乱序数据，可以采用以下方法：

使用窗口函数：Flink 支持窗口函数，可以对乱序数据进行分组和聚合。你可以使用 window 函数将数据按照时间或其他属性进行分组，然后使用聚合函数（如 sum、avg 等）对每个分组进行处理。

DataStream> input = ...;
input
    .keyBy(0)
    .timeWindow(Time.minutes(5))
    .sum(1)
    .print();

使用事件时间：默认情况下，Flink 使用处理时间作为时间戳。但是，处理时间可能会受到乱序数据的影响。为了解决这个问题，你可以使用事件时间（Event Time），它根据数据中的时间戳进行排序。要使用事件时间，你需要为数据流设置一个时间特征（TimeCharacteristic）并提取事件时间戳。

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
DataStream> input = ...;
input
    .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor>(Time.minutes(5)) {
        @Override
        public long extractTimestamp(Tuple2 element) {
            return element.f0;
        }
    })
    .keyBy(0)
    .timeWindow(Time.minutes(5))
    .sum(1)
    .print();

使用窗口函数处理乱序数据：在窗口函数中，你可以使用 allowedLateness 和 sideOutputLateData 方法来处理乱序数据。allowedLateness 允许你在窗口关闭后处理迟到的数据，而 sideOutputLateData 可以将迟到的数据输出到一个单独的数据流中，以便进一步处理。

DataStream> input = ...;
input
    .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor>(Time.minutes(5)) {
        @Override
        public long extractTimestamp(Tuple2 element) {
            return element.f0;
        }
    })
    .keyBy(0)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5)))
    .allowedLateness(Time.minutes(5))
    .sideOutputLateData(new OutputTag>("late-data") {})
    .process(new ProcessWindowFunction, Tuple2, String, TimeWindow>() {
        @Override
        public void process(String key, Context context, Iterable> input, Collector> out) {
            // 处理窗口内的数据
        }
        @Override
        public void process(String key, Context context, Iterable> input, Collector> out, Collector> lateData) {
            // 处理迟到的数据
        }
    });

通过以上方法，你可以在 Flink Hive 中处理乱序数据。具体实现可能会因数据类型和需求而有所不同，但基本思路是相同的。