flink 日期减小时函数

Flink（Apache Flink）是一个开源的流处理和批处理框架，它支持时间操作，包括日期和时间的计算。如果你想要在Flink中减小某个日期或时间戳一个小时，你可以使用`addHours()`或`subHours()`方法。

例如，在Scala API中，如果你有一个`org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types.TimestampTypeInfo`的时间戳字段，你可以这样做：

import org.apache.flink.api.common.typeinfo Types
import org.apache.flink.types.Row

val originalTimestamp = Row.of(1L) // 假设这是一个时间戳列
val timestampOneHourAgo = originalTimestamp.getField(0).cast(Types.TIMESTAMP) - (60 * 60 * 1000)

这里，`60 * 60 * 1000`表示一小时的毫秒数。`cast(Types.TIMESTAMP)`将原始数据转换为适合时间操作的类型。

相关问题

flink sql求本周日期函数

Flink SQL 中可以使用 `WEEK()` 函数来获取当前时间所在的周数。如果你需要获取本周的起始日期和结束日期，可以结合 `WEEK()` 和 `DATE_TRUNC()` 函数来实现。

具体的 SQL 语句如下：

SELECT 
  DATE_TRUNC('WEEK', CURRENT_TIMESTAMP()) AS start_of_week, 
  DATE_TRUNC('WEEK', CURRENT_TIMESTAMP()) + INTERVAL '6' DAY AS end_of_week

其中，`DATE_TRUNC()` 函数用来将当前时间戳按照指定的时间单位进行截断，这里指定为周（'WEEK'）。而 `INTERVAL '6' DAY` 表示加上 6 天，即本周的结束日期是本周的起始日期加上 6 天。

这样，就可以得到本周的起始日期和结束日期了。

flink 所有的窗口函数

Flink 支持多种类型的窗口函数，以下是一些常用的窗口函数：

1. ReduceFunction：对窗口中的元素进行 reduce 操作，返回一个单一的结果值。

2. AggregateFunction：将窗口中的元素聚合成一个列表或者集合，并返回一个新的聚合值。

3. ProcessWindowFunction：对窗口中的元素进行处理，并生成一个或多个输出结果。

4. WindowFunction：对窗口中的元素进行处理，并生成一个输出结果。

5. AllWindowFunction：对窗口中的所有元素进行处理，并生成一个输出结果。

6. FoldFunction：将窗口中的元素递归地折叠成一个结果。

7. ApplyFunction：应用一个自定义的函数来处理窗口中的元素。

以上是 Flink 中较为常见的窗口函数，具体使用可以根据需求选择不同的窗口函数。