Flink这个应该怎么做，才能满足？

要实现统计同一用户最近一小时的总点击数，可以使用Flink中的滚动窗口（Tumbling Windows）和事件时间（Event Time）处理。以下是一个基本的实现示例：

// 定义一个POJO类表示点击事件
public class ClickEvent {
    private String userId;
    private long timestamp;

    // 省略构造函数和Getter/Setter方法
}

// 创建流执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 设置事件时间类型为使用ClickEvent中的timestamp字段
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

// 创建数据流，假设数据源是一个Kafka主题
DataStream<ClickEvent> clickEvents = env
    .addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("click-events", new ClickEventDeserializationSchema(), props))
    .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<ClickEvent>(Time.minutes(10)) {
        @Override
        public long extractTimestamp(ClickEvent event) {
            return event.getTimestamp();
        }
    });

// 按照userId进行分组，并在滚动窗口内进行聚合计算
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> result = clickEvents
    .keyBy(click -> click.getUserId())
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.hours(1)))
    .sum("count");

result.print();

// 执行作业
env.execute("User Clicks");

上述代码中，我们按照ClickEvent对象中的timestamp字段进行事件时间的处理。通过将事件时间设置为Kafka消息的时间戳，并使用BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor指定一个合适的乱序程度，以确保窗口计算的准确性。

是不是可以用over窗口实现，或者试试Timer。 此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”