有没有用flink生成roaringbitmap的大佬，table api支持么？

Flink确实支持使用RoaringBitmap进行数据处理，可以使用Flink的DataStream API或Table API来实现。使用RoaringBitmap可以在处理大规模数据集时提供更高的性能和更小的内存占用。

在Flink的Table API中，您可以使用Flink的UDFs（User-Defined Functions）来生成和操作RoaringBitmap。例如，您可以使用RoaringBitmap的构造函数和add()方法来生成和添加元素，然后使用RoaringBitmap的toArray()方法将其转换为数组。然后，您可以将这个数组传递给您的UDF，从而在Table API中使用RoaringBitmap。

以下是一个使用Table API和RoaringBitmap的简单示例：

// 创建一个RoaringBitmap UDF
public class RoaringBitmapUDF extends ScalarFunction {
    public int[] eval(RoaringBitmap r) {
        return r.toArray();
    }
}

// 注册RoaringBitmap UDF
tableEnv.registerFunction("roaringBitmapUDF", new RoaringBitmapUDF());

// 使用RoaringBitmap UDF进行数据处理
Table result = table
    .groupBy("category")
    .select("category, roaringBitmapUDF(collect(distinct id)) as ids");

// 将结果转换为DataStream
DataStream<Tuple2<String, int[]>> stream = tableEnv.toAppendStream(result, TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<String, int[]>>() {}));

在上面的示例中，我们首先创建了一个RoaringBitmap UDF，然后将其注册到Table API中。接下来，我们使用RoaringBitmap UDF对数据进行了分组和处理，最后将结果转换为DataStream。

请注意，这只是一个简单的示例，您需要根据自己的需求和数据进行更详细的实现。