flink sql 比如一个表单独跑了，跑完了把他停了。怎么不跑增量数据？

在Flink SQL中，如果您希望将一个表从某个作业中移除并加入到另一个作业中，并且只从最新状态开始消费数据而不跑增量数据，可以通过以下方式实现：

1. 设置消费模式为latest

当您将表加入到新的作业时，可以通过SQL Hint设置scan.mode为'latest'。这样，Flink会跳过历史的全量数据和增量数据，直接从最新的状态开始消费。

示例代码如下：

SELECT * FROM your_table /*+ OPTIONS('scan.mode' = 'latest') */;

此配置确保新作业只消费该表的最新状态数据，而不会处理之前的增量数据。

2. 确保目标表支持流式消费

Paimon表默认支持流式消费，但需要确认目标表是否启用了相关功能。如果目标表是Paimon表，确保其changelog-producer参数未设置为none，否则下游消费者可能无法正确感知数据的变化。

3. 避免历史状态的影响

在将表加入新作业之前，建议清理或重置与该表相关的状态（如果有）。这可以通过以下方式实现： - 清理Checkpoint或Savepoint：如果旧作业的状态不再需要，可以删除相关的Checkpoint或Savepoint文件。 - 重新初始化表的状态：通过重新部署作业或调整表的元数据，确保新作业不会继承旧作业的状态。

4. 检查作业配置

在新作业中，确保以下配置项正确设置： - 引擎版本：使用稳定版或推荐版本的Flink引擎，以避免因版本问题导致的不兼容性。 - 运行参数：在作业的运行参数中，确认没有启用可能导致历史数据回溯的选项，例如scan.incremental.snapshot.enabled等。

5. 注意事项

• 数据一致性：在切换消费模式时，请确保上下游数据的一致性。如果两个作业同时写入同一个分桶，可能会导致数据混合，但不会丢失数据。
• 性能影响：跳过增量数据可能会对下游消费者的计算逻辑产生影响，尤其是那些依赖完整变更日志的场景。请根据实际需求评估是否适合跳过增量数据。

总结操作步骤

1. 在新作业中，通过SQL Hint设置scan.mode = 'latest'，确保只消费最新状态数据。
2. 确认目标表支持流式消费，并检查changelog-producer参数配置。
3. 清理旧作业的状态（如Checkpoint或Savepoint），避免历史状态的影响。
4. 检查新作业的引擎版本和运行参数，确保配置正确。
5. 注意数据一致性和下游消费者的需求，避免因跳过增量数据导致计算错误。

通过以上方法，您可以实现将表加入新作业并从最新状态开始消费数据的目标，同时避免处理历史增量数据。