Flink统计的数值感觉像flink开窗的时候，判断现在的时间是8小时前，该如何解决？

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。

可以使用基于时间窗口（Time Window）的功能。以下是一个简单的示例，假设我们有一个包含事件时间和数值的DataStream，要统计每个小时内8小时前的数据累计值

您描述的情况表明，Flink作业中的窗口计算基于事件时间，并且水印机制没有正确地反映实时时间，而是落后了8个小时。这意味着窗口结束时间（window_end）并没有及时推进，因此在实际时间到达某个窗口结束点时，窗口尚未触发计算，所以统计的结果还停留在8小时之前的数据上。要解决这个问题，您需要检查以下几个关键点：

1. 水印策略：

   • 水印（Watermark）应当根据数据中的最大事件时间戳减去一个合理的延迟阈值来设定。例如，如果所有事件都有时间戳，并且您知道事件最多延迟8小时到达，那么水印可以设置为当前最小事件时间戳减去8小时（但应留一些余裕以应对极端情况）。

   DataStreamSource<T> source = ...
   WatermarkStrategy<T> watermarkStrategy = Watermarks.periodicBoundedOutOfOrderness(Duration.ofHours(8));
   SingleOutputStreamOperator<T> withTimestampAndWatermark = source.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);
   

2. 窗口定义：

   • 确保窗口边界基于事件时间而非处理时间，并与水印策略协调一致。例如，如果您要做的是按天统计，则窗口应该是每天的开始到结束。

   .keyBy(...) // 基于所需字段分组
   .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.days(1))) // 每天一个窗口
   

3. 系统时区同步：

   • 虽然您之前提到了时区调整，但如果事件时间戳本身不是UTC时间且未正确处理时区差异，也可能导致问题。确认所有时间戳都被统一转换成了 UTC 或者作业运行环境中预期的时区。

4. 延迟数据处理：

   • 对于确实迟到了的数据，确保Flink作业配置了合理的迟到数据处理策略，如允许迟到数据进入窗口进行计算，或者有特殊的迟到数据处理逻辑。

只有当上述设置正确无误，Flink作业才能正确识别实时时间窗口并准确统计相应窗口内的数据。如果您发现水印总是滞后8小时，那就很可能是水印策略设置不当造成的，需要针对性地调整水印生成策略。

在Flink中，窗口通常是基于事件时间的，而不是全局时间。

换句话说，窗口的结束时间不是固定的，而是随着新事件的到来不断移动。这对于许多用例是非常有用的，因为它可以让用户灵活地处理不同类型的事件，而不必担心全局时间的变化。

然而，正如您指出的，有时这会导致问题，特别是当窗口的结束时间比实际时间早很多的情况下。在这种情况下，窗口的结束时间总是提前8个小时，尽管实际时间已经超过了那个时间。

为了解决这些问题，您可以尝试将窗口的结束时间设置为实际时间（8小时后），而不是8小时前。这样，窗口的结束时间就会与实际时间保持一致，从而得到正确的结果。

例如，您可以将窗口的结束时间设置为当前事件时间加上8小时：

DataStream stream = ...; stream.keyBy(...) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.hours(8))) .sum("click_count");

这样，窗口的结束时间就会是当前事件时间加上8小时，从而得到正确的结果。

这个问题可能是由于Flink的窗口计算逻辑导致的。在Flink中，窗口计算是基于事件时间的，也就是说，窗口的结束时间是相对于当前事件的时间来计算的。因此，当你的窗口结束时间设置为8小时前时，实际上窗口的结束时间是在当前事件时间的基础上减去8小时。

要解决这个问题，你可以尝试将窗口的结束时间设置为实际时间（8小时后），而不是8小时前。这样，窗口的结束时间就会与实际时间保持一致，从而得到正确的结果。

例如，你可以将窗口的结束时间设置为当前事件时间加上8小时：

DataStream<ClickEvent> stream = ...;
stream.keyBy(...)
      .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.hours(8)))
      .sum("click_count");

这样，窗口的结束时间就会是当前事件时间加上8小时，从而得到正确的结果。

Flink 可能使用了基于时间戳的窗口，并且在处理时使用了某种时间戳偏移。这可能是由于您使用的是基于 event-time 语义的窗口，而 Flink 默认使用的是处理时间（processing time）。
要解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 更改窗口语义：确保您的窗口是基于 event-time 语义的。例如，如果您使用的是 TumblingEventTimeWindows，那么窗口结束时，Flink 会基于事件的时间戳来确定窗口结束时间。如果您使用的是 SlidingEventTimeWindows，那么 Flink 会基于事件的时间戳来确定窗口结束时间，并且窗口会随着时间的推移而滑动。
2. 调整时间戳偏移：如果您确实需要使用处理时间，并且需要将窗口结束时间偏移 8 小时，那么您可以尝试调整 window.trigger。例如，您可以使用 AfterWatermark 作为窗口触发器，并将 delay 参数设置为 8 小时。这样，Flink 会在接收到事件的时间戳之后等待 8 小时才关闭窗口。
   以下是使用 AfterWatermark 作为窗口触发器的示例：

DataStream input = ...;
// 创建一个基于 event-time 的窗口
Window window =
Window.tumblingEventTime(Time.seconds(8))
.trigger(AfterWatermark.pastEndOfWindow());
// 使用窗口进行处理
input
.keyBy(event -> event.getKey())
.window(window)
.reduce((event1, event2) -> {
// 处理两个事件
});

请注意，这只是一个示例，您可能需要根据您的具体需求进行调整。