得到为最新写入文件以及该写入时间往前推20天，统计出所有在这个时间内写入的文件的大小！

2009-09-23 03:20:38 110 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

Flink SQL + Kafka 实时统计实战：从建表、窗口聚合到踩坑排查实时计算是处理高并发数据管道的关键技术，而乱序、延迟和状态恢复一直是工程落地的难点。Flink SQL 以声明式开发大幅降低了实时统计的门槛，结合 Kafka 作为消息缓冲层，能构建出从数据接入到指标输出的干净链路。理解事件时间、Watermark、窗口聚合等核心原理，是保证统计结果准确性的基础。该组合广泛适用于订单监控、用户行为分析、实时大屏等场景，尤其适合 Java 后端团队快速产出分钟级 GMV、TopN、UV 等指标。实际搭建时还需关注连接器配置、状态后端选型、Checkpoint 机制及 Sink 阅读详情

public void BuildDirectoryNode(TreeNodeCollection fNodes, String fPath)
{
foreach (String directoryPath in Directory.GetDirectories(fPath))
{
TreeNode node = new TreeNode();
node.Text = new DirectoryInfo(directoryPath).Name; // 获取目录名称
node.Tag = directoryPath;

this.BuildDirectoryNode(node.Nodes, directoryPath); // 递归创建目录节点
this.BuildFileNode(node.Nodes, directoryPath); // 创建文件节点

fNodes.Add(node);
}
}
public void BuildFileNode(TreeNodeCollection fNodes, String fPath)
{
foreach (String filePath in Directory.GetFiles(fPath))
{
TreeNode node = new TreeNode();
FileInfo fi = new FileInfo(@filePath);
node.Text=fi.Name;//得到文件名
DateTime directoryCreateTime = fi.LastWriteTime;//得到文件的创建时间
long Size = fi.Length;//得到文件的大小
node.Text = node.Text +" "+ directoryCreateTime.ToString()+" "+Size.ToString();
node.Tag = filePath;
fNodes.Add(node);
}
}

代码如上，现在要得到文件中为最后写入的时间，然后在该时间的基础上往前推20天，最后统计这段时间内修改过的文件的大小。
表述还清楚吧。呵呵我是菜鸟哦

好像是用什么List 得到那个文件的集合，然后用什么SORT（）方法判断最大的还是怎么的了。
关键是我是菜鸟，不太懂写程序。故来求大伙相助、

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