在Flink中实现实时计算当天累计数据可以通过以下步骤来实现：

创建一个Flink的流式作业，接收实时数据流。使用窗口操作来对数据流进行分组和计算。可以选择滚动窗口或滑动窗口，根据具体需求来确定窗口大小和滑动间隔。在窗口操作中使用累加器来保存当天的累计数据。累加器可以在窗口结束时对数据进行累加操作。将计算得到的当天累计数据输出到指定的存储介质，如数据库或文件中。

示例代码如下所示：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 从Kafka中读取数据流DataStream<Event> events = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new EventDeserializationSchema(), properties));// 使用滚动窗口对数据进行分组和计算DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = events.keyBy(Event::getKey).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.days(1))).aggregate(new SumAggregator());// 输出结果到控制台result.print();env.execute("Calculate Daily Accumulated Data");

在上面的示例代码中，我们首先从Kafka中读取实时数据流，然后使用滚动窗口来对数据进行分组和计算。在窗口操作中使用自定义的累加器来计算当天的累计数据，最后将结果输出到控制台。

需要注意的是，以上示例代码仅为演示目的，实际应用中可能需要根据具体业务需求进行定制化开发。