flink里面如何处理这样的数据流，flink版本1.7.2

要实现您描述的数据统计需求，可以使用阿里云的DataWorks（原Data IDE）服务来完成。DataWorks是一个云端数据开发和处理平台，支持大数据的存储、计算、调度、运维等全链路服务。针对您的场景，可以通过以下步骤进行操作：

1. 数据导入：首先，确保您的数据能够被DataWorks访问。如果数据存储在阿里云OSS（对象存储服务）中，可以直接通过DataWorks导入；如果数据来自RDS（关系型数据库服务）或其他数据库，可以通过数据集成服务（Data Integration，原DTS）将数据同步到MaxCompute（原ODPS）或者ADB（AnalyticDB，分析型数据库）中。

2. 创建表：在DataWorks的数据开发界面，根据您的数据结构创建一张表，包含时间、事件类型、手机号这三个字段。

3. 编写SQL脚本：利用SQL来实现每天每个事件的活跃度统计。考虑到一个手机号在同一天同一个事件下可能有多条记录，但只希望计数一次，可以使用GROUP BY结合DISTINCT或COUNT(DISTINCT)来实现。示例SQL如下：

SELECT 
    DATE(time) AS 日期, 
    事件类型, 
    COUNT(DISTINCT 手机号) AS 活跃度
FROM 
    您的表名
GROUP BY 
    DATE(time), 事件类型;

这段SQL做了以下几件事： - DATE(time) AS 日期：将时间字段转换为日期格式，便于按天分组。 - COUNT(DISTINCT 手机号)：对每个分组内的不同手机号计数，以确保一个手机号在同一天同一事件中只被计算一次。 - GROUP BY DATE(time), 事件类型：按照日期和事件类型进行分组，得到每天每个事件的活跃度。

1. 任务调度：在DataWorks中创建一个调度任务，设置该SQL脚本定时执行（如每天凌晨），并将结果保存到一个新的表或直接导出到指定位置（如OSS、RDS等）。

2. 查看结果：执行完成后，可以在目标表或导出的位置查看每天每个事件的活跃度统计结果。

这样，您就可以利用阿里云DataWorks高效地完成所需的数据统计任务了。