flink有办法过滤某些列的更新吗？而且更新的语句不要传到下游，能做到吗？

Flink可以通过使用窗口函数来过滤某些列的更新。具体来说，您可以使用LAG()或LEAD()函数来获取上一行或下一行的数据，然后根据需要进行过滤和更新。

例如，假设您有一个流数据集，其中包含一个名为value的列和一个名为timestamp的列。您希望仅更新value列中大于10的值，并且不将更新传递到下游。您可以使用以下代码实现：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> input = ...;
DataStream<Tuple2<String, Integer>> output = input
    .keyBy(x -> x.f0)
    .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
    .apply(new MyWindowFunction());

public static class MyWindowFunction implements WindowFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, Tuple, TimeWindow> {
    @Override
    public void apply(Tuple key, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Integer>> input, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
        int lastValue = -1;
        for (Tuple2<String, Integer> tuple : input) {
            int currentValue = tuple.f1;
            if (currentValue > lastValue && currentValue > 10) {
                out.collect(new Tuple2<>(key.f0, currentValue));
            } else if (currentValue < lastValue && currentValue < 1) {
                // Do nothing, since we don't want to update the value below 1
            } else {
                out.collect(tuple);
            }
            lastValue = currentValue;
        }
    }
}

在上面的代码中，我们首先使用keyBy()方法对数据进行分组。然后，我们使用window()方法创建一个窗口，该窗口以5秒为间隔滚动。接下来，我们定义了一个名为MyWindowFunction的窗口函数，该函数遍历每个窗口中的数据，并检查当前值是否大于10。如果是，则将其写入输出流中。否则，如果当前值小于1,则不做任何操作。最后，我们将所有其他值写入输出流中。