是的，那是可能的。
如果您使用的是事件时间，那么您可以简单地以增加的时间间隔层叠窗口。所以你要：

DataStream<String> data = ...
// append a Long 1 to each record to count it.
DataStream<Tuple2<String, Long>> withOnes = data.map(new AppendOne); 

DataStream<Tuple2<String, Long>> 1minCnts = withOnes
  // key by String field
  .keyBy(0) 
  // define time window
  .timeWindow(Time.of(1, MINUTES))
  // sum ones of the Long field
  // in practice you want to use an incrementally aggregating ReduceFunction and 
  // a WindowFunction to extract the start/end timestamp of the window
  .sum(1);

// emit 1-min counts to wherever you need it
1minCnts.addSink(new YourSink());

// compute 5-min counts based on 1-min counts
DataStream<Tuple2<String, Long>> 5minCnts = 1minCnts
  // key by String field
  .keyBy(0)
  // define time window of 5 minutes
  .timeWindow(Time.of(5, MINUTES))
  // sum the 1-minute counts in the Long field
  .sum(1);

// emit 5-min counts to wherever you need it
5minCnts.addSink(new YourSink());

// continue with 1 day window and 1 week window

请注意，这是可能的，因为：
sum是一个关联函数（可以通过求部分和来计算和）。
翻转窗口对齐，不重叠。
关于增量聚合 ReduceFunction :
通常，您希望在窗口操作的输出中具有窗口的开始和/或结束时间戳（否则，相同键的所有结果看起来相同）。窗口的开始和结束时间可以从 window 的参数 apply() a方法 WindowFunction . 然而，一个 WindowFunction 不以增量方式聚合记录，而是收集记录并在窗口末尾聚合记录。因此，使用 ReduceFunction 对于增量聚合和 WindowFunction 将窗口的开始和/或结束时间附加到结果。文档讨论了细节。
如果要使用处理时间来计算这个值，就不能级联窗口，而必须从输入数据流扇出到四个窗口函数。