有人知道flink cdc怎么针对单表设置ttl吗？

在Flink CDC中针对单表设置TTL，主要是通过Hologres Connector来实现的，尤其是当您使用Hologres作为sink时，可以利用其支持的Binlog消费模式中的特定配置来控制数据的生命周期。具体到您的需求，如果想要对摄入到Flink并通过Hologres Connector写入Hologres的单表数据设置TTL，可以参考以下步骤和配置示例：

1. 启用CDC模式与Binlog: 首先确保您的Flink作业配置中启用了Hologres Connector的CDC模式以及Binlog功能，这允许Flink实时捕获变更数据并写入Hologres。配置示例如下：

   CREATE TABLE test_message_src_binlog_table(
    id INTEGER,
    title VARCHAR,
    body VARCHAR
   ) WITH (
    'connector'='hologres',
    'dbname'='<yourDbname>',
    'tablename'='<yourTablename>',
    'username'='<yourAccessID>',
    'password'='<yourAccessSecret>',
    'endpoint'='<yourEndpoint>',
    'binlog' = 'true',
    'cdcMode' = 'true',
    ...
   );
   

2. 全增量一体源表消费: 如果您希望在读取Binlog的同时处理历史数据，并对这些数据应用TTL，可以采用全增量一体的消费模式。虽然这个模式本身不直接设置TTL于单表数据上，但它能帮助您管理历史数据的生命周期，间接达到类似效果。配置中需包含binlogStartUpMode = 'initial'，示例如下：

   CREATE TABLE test_message_src_binlog_table(
    ...
   ) WITH (
    ...
    'binlogStartUpMode' = 'initial', -- 先读取历史全量数据，再增量消费Binlog。
    ...
   );
   

3. 注意: 直接在Flink作业中为写入Hologres的数据设置TTL（如基于时间的自动删除策略）通常不是由Flink作业直接控制的，而是依赖于目标存储系统（这里是Hologres）的特性。因此，对于Hologres内部数据的TTL管理，您需要遵循Hologres的文档指引进行相应的表设计或使用其提供的管理工具、SQL命令来设定数据的过期规则。

综上所述，Flink CDC作业更多地关注于数据的捕获与传输，而针对单表数据的TTL设置主要依赖于接收端（如Hologres）的机制。请参照Hologres的官方文档了解如何在其系统内部为表设置合适的数据保留策略。