要統計一天的數據，可以使用Flink的窗口操作來實現。以下是使用Flink的窗口操作統計一天的數據的一種方法：

首先，將數據流按照時間戳進行分組，然后使用滾動窗口（Tumbling Windows）來定義窗口大小為一天。接著，在窗口上應用聚合函數來計算統計結果。

下面是一個示例代碼：

// 導入相關的類
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

public class DailyDataStatistics {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 創建執行環境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 創建數據流
        DataStream<Data> dataStream = ...;  // 根據實際情況創建數據流

        // 使用時間戳進行分組
        DataStream<Data> groupedStream = dataStream.keyBy("timestamp");

        // 定義滾動窗口，窗口大小為一天
        DataStream<Data> windowedStream = groupedStream.timeWindow(Time.days(1));

        // 在窗口上應用聚合函數來計算統計結果
        DataStream<Result> resultStream = windowedStream.aggregate(new DailyDataAggregateFunction());

        // 打印結果
        resultStream.print();

        // 執行任務
        env.execute("Daily Data Statistics");
    }

    // 自定義聚合函數
    public static class DailyDataAggregateFunction implements AggregateFunction<Data, Result, Result> {

        @Override
        public Result createAccumulator() {
            return new Result();
        }

        @Override
        public Result add(Data data, Result accumulator) {
            // 根據實際情況更新累加器
            accumulator.update(data);
            return accumulator;
        }

        @Override
        public Result getResult(Result accumulator) {
            return accumulator;
        }

        @Override
        public Result merge(Result a, Result b) {
            return a.merge(b);
        }
    }

    // 數據類
    public static class Data {
        public long timestamp;
        public double value;
    }

    // 結果類
    public static class Result {
        public long count;
        public double sum;
        public double min;
        public double max;

        public void update(Data data) {
            count++;
            sum += data.value;
            if (data.value < min) {
                min = data.value;
            }
            if (data.value > max) {
                max = data.value;
            }
        }

        public Result merge(Result other) {
            count += other.count;
            sum += other.sum;
            if (other.min < min) {
                min = other.min;
            }
            if (other.max > max) {
                max = other.max;
            }
            return this;
        }
    }
}

在上面的示例代碼中，首先創建執行環境和數據流。然后，使用keyBy方法按照時間戳進行分組。接著，使用timeWindow方法定義滾動窗口，窗口大小為一天。然后，使用aggregate方法將自定義的聚合函數應用在窗口上。最后，打印結果并執行任務。

在自定義的聚合函數中，createAccumulator方法用于創建累加器，add方法用于更新累加器，getResult方法用于獲取最終結果，merge方法用于合并多個累加器。在上面的示例中，累加器存儲了計數、求和、最小值和最大值等統計信息。

請根據實際情況修改示例代碼，適應你的數據類型和統計需求。