looup join时，Flink维表发生变化，会重新下发join后的数据嘛？还是说只有主流来了，才

在 Flink 中进行 Lookup Join 时，如果维表发生变化，Flink 不会自动重新下发 join 后的数据。相反，只有当主流数据到达时，Flink 才会执行新的 Lookup 操作，从更新后的维表中检索数据并进行 Join。

这是因为 Lookup Join 是一种基于状态的 Join，即将维表的数据加载到状态中，然后将主流数据与状态中的数据进行 Join。因此，如果维表发生变化，需要更新状态中的数据，才能保证 Join 的正确性。但是，直接重新下发 join 后的数据可能会导致数据的重复，因此 Flink 选择在主流数据到达时再进行 Lookup 操作。

如果需要在维表发生变化时立即更新状态中的数据，可以使用 Flink 的 State TTL 功能或者自定义 Trigger 实现。具体而言，可以在状态中为每个键值对设置一个 TTL，当 TTL 到期时，Flink 会自动将其删除并执行新的 Lookup 操作。另外，可以使用自定义 Trigger 来实现更灵活的状态更新策略，例如基于时间、数量、条件等

当使用 Lookup Join 进行连接时，Flink 维表（Lookup Table）发生变化时，默认情况下是不会重新下发已经被 Join 的数据的。

在 Lookup Join 中，Flink 会将维表加载到内存中，并根据主流的事件和维表进行关联以生成结果。一旦维表加载完成，它通常会保持不变，直到任务重新启动或手动触发重新加载操作。

如果维表发生变化，Flink 不会自动检测并重新下发已经被 Join 的数据。只有当主流中新的事件到达时，Flink 才会触发 Join 操作。这意味着对于已经被 Join 过的数据，Flink 不会自动更新它们的结果。

如果您希望在维表发生变化后重新下发已经 Join 的数据，可以考虑以下方法：

1. 使用 ProcessFunction：将 Lookup 维表作为状态存储在 ProcessFunction 中，并在维表发生变化时手动触发重新 Join 并输出结果。

2. 使用定时任务：定期检查维表的变化，并根据变化重新 Join 并输出结果。

3. 使用其他实时计算引擎：某些实时计算引擎提供了自动重新 Join 的机制，可以根据维表的变化自动重新计算 Join 的结果。

请注意，这些方法可能需要更多的编码和管理工作，并且可能会引入一定的延迟。在设计和实现时，需要根据具体的需求和系统规模进行权衡和测试。

主流来了才会，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”