我想统计今天0点到明天0点 但是窗开的是今天8点到明天8点，全托管Flink的话需要怎么设置一下？

如果你希望在阿里云的Flink中按照东八区（UTC+8）的时间来设置时间窗口，你可以在Flink的配置中设置时区为UTC+8。具体步骤如下：

1.配置时区：
在Flink的配置文件（例如flink-conf.yaml）中，设置table.exec.time-zone为Asia/Shanghai（这是东八区的时区标识符）。

table.exec.time-zone: Asia/Shanghai

2.代码层面处理：
在编写Flink SQL或Table API/SQL代码时，你可能需要确保你的时间列是以UTC+8（东八区）的格式存储的。如果你的数据源中时间列已经是UTC+8格式，那么你可以直接使用它。如果不是，你可能需要转换时间格式或在读取数据时指定时区。

1. 使用函数转换时区：
   在Flink SQL或Table API/SQL中，你可以使用CONVERT_TIMEZONE函数来转换时间列的时区。例如，如果你有一个名为my_table的表，其中有一个名为my_timestamp的时间戳列，你可以使用以下查询将其转换为UTC+8时区：

   SELECT CONVERT_TIMEZONE('UTC+8', my_timestamp) AS converted_timestamp FROM my_table;
   

   4.全托管Flink服务：
   如果你使用的是阿里云的全托管Flink服务，你可能需要联系阿里云的支持或查看阿里云的官方文档来了解如何在全托管环境中配置时区。
   5.测试和验证：
   完成上述配置和代码更改后，确保对Flink任务进行充分的测试，以确保时间窗口的计算符合你的预期。

可以尝试以下三种方案：

1、flink端不做处理。也即是在读取数据的时候加上8小时的offset。

例如通过注入时间来解决：

CREATE VIEW view_table AS
SELECT
   id,
   -- 通过注入时间解决
   -- 加上东八区的时间偏移量，设置注入时间为时间戳列
   CAST(CURRENT_TIMESTAMP AS BIGINT) * 1000 + 8 * 60 * 60 * 1000 as ingest_time
FROM 
   source_table;

2、使用udf等算子给时间戳加上8小时的offset。

sink端处理

import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;

import java.sql.Timestamp;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.TimeZone;

public class UTC2Local extends ScalarFunction {
    public Timestamp eval(Timestamp s) {
        long timestamp = s.getTime() + 28800000;
        return new Timestamp(timestamp);
    }

}

注册udf

tEnv.registerFunction("utc2local",new UTC2Local());

使用udf

Table table1 = tEnv.sqlQuery("select count(number),utc2local(TUMBLE_END(proctime, INTERVAL '1' HOUR)) from res group by TUMBLE(proctime, INTERVAL '1' HOUR)");

3、sink内部做处理。

sink端的实现也比较简单，主要是判断输出字段类型，然后加上8小时offset即可。可以参考blink的printtablesink的实现。

override def invoke(in: JTuple2[JBool, Row]): Unit = {
    val sb = new StringBuilder
    val row = in.f1
    for (i <- 0 to row.getArity - 1) {
      if (i > 0) sb.append(",")
      val f = row.getField(i)
      if (f.isInstanceOf[Date]) {
        sb.append(DateTimeFunctions.dateFormat(f.asInstanceOf[JDate].getTime, "yyyy-MM-dd", tz))
      } else if (f.isInstanceOf[Time]) {
        sb.append(DateTimeFunctions.dateFormat(f.asInstanceOf[JDate].getTime, "HH:mm:ss", tz))
      } else if (f.isInstanceOf[Timestamp]) {
        sb.append(DateTimeFunctions.dateFormat(f.asInstanceOf[JDate].getTime,
          "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS", tz))
      } else {
        sb.append(StringUtils.arrayAwareToString(f))
      }
    }

    if (in.f0) {
      System.out.println(prefix + "(+)" + sb.toString())
    } else {
      System.out.println(prefix + "(-)" + sb.toString())
    }
  }

——参考链接。

在阿里云全托管的实时计算Flink服务中，时区问题通常是通过配置或者在编写SQL时明确指定时区来处理的。如果您遇到的是TM（TaskManager）处理时间窗口时采用的是UTC时区而非东八区（北京时间），您可以考虑如下两种方法来解决时区问题：

1. 配置时区：

   • 如果Flink服务允许配置时区参数，您可以在创建或修改作业时设置对应的时区属性，使其遵循东八区的时间。不过请注意，全托管的阿里云实时计算Flink版的具体配置方式可能会有其特有的控制台或API配置项。

2. 代码层面解决：

   • 在编写SQL处理时间窗口时，您可以直接在时间戳字段上应用时区转换函数，确保窗口是基于东八区时间计算的。例如，在Flink SQL中，可以利用内置的时间函数结合时区转换来定义时间窗口的边界：

     -- 假设 `event_time` 是UTC时间戳
     SELECT 
         TUMBLE_START(event_time AT TIME ZONE 'UTC', INTERVAL '1' DAY) AT TIME ZONE '+08:00' AS window_start,
         TUMBLE_END(event_time AT TIME ZONE 'UTC', INTERVAL '1' DAY) AT TIME ZONE '+08:00' AS window_end,
         COUNT(*) as event_count
     FROM your_table
     GROUP BY TUMBLE(event_time AT TIME ZONE 'UTC', INTERVAL '1' DAY)
     

     上述SQL示例首先将UTC时间戳转换为东八区时间，然后定义了一个天级别的滑动窗口。

在处理时区问题时，请查阅阿里云实时计算Flink版的官方文档或技术支持渠道以获得最准确的操作指导。同时，务必保证数据源中记录的时间戳已经包含了正确的时区信息，或者是在处理过程中明确指定了时区，避免因时区混淆导致统计结果不符合预期。

阿里云Flink本身支持多种不同的日期时间解析格式，可以根据用户定义的时区来生成日期时间对象。对于窗口函数而言，可以通过设置window.start()和window.end()两个参数来自定义窗口边界。

举个例子，如果我们现在有这样一个任务，我们要把每天的交易量汇总起来，然后查看某一天的总交易量。我们的交易发生时刻是以UTC时间为准的，所以我们在写窗口表达式的时候会遇到一个问题，那就是当我们选择一个固定的时间段（比如说昨天晚上8点到今天早上8点）来聚合这段时间的交易量时，由于Flink内部的工作时间和用户的业务时间之间存在着差异，所以我们不能直接通过简单的加减法来得到结果。

针对这个问题，我们可以采用以下两种解决方案：

• 编程级别：在编写程序的过程中，我们可以显式的指定日期时间的时区。例如，我们可以使用Java 8的ZonedDateTime类来构造日期时间对象，该类提供了丰富的时区切换工具。下面是一些基本的示例：

ZonedDateTime startOfDay = ZonedDateTime.now().withHour(8).withMinuteAndSecond(0, 0);
ZonedDateTime endOfDay = ZonedDateTime.now().plusDays(1).minusHours(8).withMinuteAndSecond(0, 0);

在上面的代码中，startOfDay代表今天的零点，endOfDay代表明天的零点。这两个变量可以在窗口函数中作为起始和终止时间使用。

• 配置级别：另一种常见的方案是从Flink的配置文件中修改默认的工作区间。Flink提供了一个叫做stream.default-window-time-unit的配置选项，它可以决定何时应用新的时间戳。默认情况下，这个选项的值是毫秒级的，也就是说每一秒钟都会生成一个新的时间戳。如果你想要改变这一点，只需要把这个选项的值改为你所需要的单位就可以了。
  注意，这种方法会影响到所有的流处理任务，不仅仅局限于窗口化操作。如果你只是关心窗口化的操作，那最好是采用第一种方法。

这两种方法都可以帮助你达到目的，不过需要注意的是，无论哪种方法都需要你自己了解当前环境的时区设置，否则可能会得出意想不到的结果。

具体来说,你可以将窗口的结束时间设置为明天0点,开始时间设置为今天8点,这样就可以统计今天0点到明天0点之间的数据了。
在Flink中,窗口的结束时间和开始时间都是以时间戳的形式表示的。如果你使用的是东八区的时间戳,那么你需要确保你的Flink集群也是使用东八区的时间戳。如果你不确定你的Flink集群使用的是哪个时区的时间戳,你可以通过查看Flink的配置文件来确定。
如果你想在代码层面上解决这个问题,你可以使用Flink提供的API来设置窗口的结束时间和开始时间。例如,你可以使用WindowFunction API来定义一个窗口函数,并将窗口的结束时间和开始时间作为参数传递给该函数。
例如,以下代码演示了如何使用WindowFunction API来定义一个窗口函数,窗口的结束时间为明天0点,开始时间为今天8点:

DataStream input = ...;
input
.keyBy(event -> event.getKey())
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(8), Time.seconds(3600)))
.apply(new WindowFunction() {
@Override
public void apply(String key, TimeWindow window, Iterable input, Collector out) {
// 统计窗口内的数据
// ...
// 输出结果
out.collect(new MyResult(key, window.getEnd(), window.getStart()));
}
});

阿里云的Flink服务使用的时区应该是东八区（UTC+8），因为这是中国所在的时区。如果你想在Flink中按照东八区设置时间窗口，你需要在Flink的配置中指定时区为UTC+8。

你可以在Flink的配置文件（例如flink-conf.yaml）中设置timezone属性为UTC+8，如下所示：

timezone: UTC+8
这样配置后，Flink将使用东八区的时间进行时间窗口的计算。

如果你想要统计今天0点到明天0点的时间窗口，你需要确保在代码中正确地指定时间范围。你可以使用Flink的TimeWindowedTableAPI或者TableAPI中的window()方法来定义时间窗口，并使用正确的时区参数。

以下是一个使用TableAPI的示例代码，演示如何定义今天0点到明天0点的时间窗口（按照东八区时区）：

import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.BatchTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.window.TimeWindow;
import org.apache.flink.table.api.window.Tumble;
import org.apache.flink.table.functions.windowing.RowTimeWindowingFunctions;

// 创建BatchTableEnvironment对象
BatchTableEnvironment tEnv = BatchTableEnvironment.create(env);

// 定义表和插入数据（这里省略了数据源和插入代码）
Table table = ...; // 定义表和插入数据

// 定义时间窗口，指定时间范围为今天0点到明天0点（按照东八区时区）
TimeWindow window = TimeWindow.between(Time.hours(-12), Time.hours(12));

// 使用Tumble Window聚合数据，并指定时间窗口函数为前面定义的时间窗口
Table result = table
.window(Tumble.over(window).on("rowtime").as("w")) // 使用Tumble窗口聚合数据，按照rowtime字段进行分组，并定义一个别名"w"表示时间窗口函数
.apply(new MyAggregationFunction()); // 自定义聚合函数，根据实际需求进行计算
在上面的代码中，我们使用TimeWindow类创建了一个时间窗口对象，并通过between()方法指定了时间范围。然后，我们使用Tumble类创建了一个滚动窗口，并指定了时间窗口函数。最后，我们使用自定义的聚合函数MyAggregationFunction对数据进行处理。