大家好！请教个问题哈。

针对您关于Flink CDC任务在处理宽表时遇到的问题，即第一天A字段有值，而第二天发现该字段全部变为NULL，但通过Presto查询却显示正常，且您提到了已设置了1天的TTL，我们可以从以下几个方面进行分析和解答：

问题描述

• Flink CDC任务处理的宽表中，某字段（A）数据在任务运行初期存在有效值，但在次日发现该字段数据全部变为NULL。
• 使用Presto直接查询源数据时，显示该字段数据正常。
• 您怀疑此现象可能与设置的1天TTL有关。

原因分析

1. TTL配置影响：宽表引擎支持通过表属性TTL指定数据过期时间。如果您的表设置了1天的TTL，这意味着数据在写入后24小时内会过期并被清理。如果数据更新频繁，特别是对于那些更新为NULL值的情况，结合TTL可能导致这些记录被视为过期并被删除。

2. Cell TTL与表TTL交互：即使表级别设置了TTL，每个键值对（KV）上也可以单独设置Cell TTL。如果存在这样的配置，数据的过期时间将是Cell TTL和表TTL中的较短者。因此，如果某些记录的A字段被更新为NULL，并且这些记录的Cell TTL小于或等于表TTL，那么这些记录可能会更快地过期。

3. Flink处理逻辑与源数据不一致：Flink CDC在读取变更数据时，其处理逻辑或配置（如Event Time、Watermark等）可能与实际数据的更新行为不匹配，导致在处理阶段未能正确反映源数据状态。

4. Presto查询视角差异：Presto直接查询源数据库，可能未受TTL影响，因为它查看的是实时的数据视图，而Flink CDC作业则可能因为处理延迟、Checkpoint机制或TTL处理逻辑，导致看到的是“过期”或处理后的数据状态。

解决方案与建议

1. 检查TTL配置：确认表的TTL设置是否确实为1天，并评估这是否符合业务需求。考虑调整TTL以避免正常数据被误删。

2. 审查Cell TTL设置：如果使用了Cell TTL，请确保其配置合理，不会意外加速数据过期过程。

3. Flink CDC配置复审：检查Flink CDC连接器配置，确保正确处理了NULL值及时间戳逻辑，避免因处理逻辑不当导致数据丢失或误判。

4. 监控与验证：利用Flink的监控功能和日志，跟踪数据处理流程，特别关注与TTL相关的警告或错误信息。同时，对比Flink处理结果与Presto查询结果，定位差异来源。

5. 测试与验证：在非生产环境进行配置调整和测试，验证修改后的TTL或其他配置是否解决了问题，确保更改不会引入新的问题。

注意事项

• 数据时效性理解：明确TTL如何影响数据生命周期，特别是在处理实时或近实时数据流时。
• 资源与性能考量：调整TTL或处理逻辑可能影响存储资源使用和系统性能，需综合评估。

综上所述，您遇到的问题很可能与TTL配置及其与Flink CDC处理逻辑的交互有关。通过上述分析和建议，您可以进一步排查并解决这一问题。