有没大佬用过flink sql的 BROADCAST模式？

Flink SQL 支持通过 BroadcastState 对象来进行 Broadcast 数据处理，但是并不直接支持通过 SQL 查询语法来指定 Broadcast。
为了使用 BroadcastState 对象，首先需要定义一个特殊的 UDTF（User Defined Table Function），该函数接受一个外部输入参数，然后将其转换为一个内部的状态表。这个内部的状态表可以通过 KeyedProcessFunction 类的 registerBroadcastVariable 方法来注册为 BroadcastState 对象，从而实现 Broadcast 数据处理。
然后，可以通过调用 FlinkTableEnvironment 的 createTemporarySystemFunction 方法来将这个 UDTF 注册到 Flink 的 SQL 环境中，并使用 SQL 查询语法来调用它。例如：

tableEnv.createTemporarySystemFunction("myUDTF", MyUDTF.class);

其中 MyUDTF 是自定义 UDTF 的类名。
最后，可以使用 SQL 查询语法来调用这个 UDTF，并将它的输出结果作为一个表进行查询。例如：

SELECT * FROM myUDTF(externalInputParam)

是的，Flink SQL 目前仅支持在 DataStream API 上使用 BROADCAST 模式，而非 SQL API。如果你想在 SQL 中使用 BROADCAST 模式，您可以将 SQL 作业转换为 DataStream API 并使用 DataStream API 上的 BROADCAST 方法。
以下是一个示例，说明如何使用 DataStream API 来创建 BROADCAST 模式的作业：

1. 创建一个 DataStream Source 用于读取数据。
2. 创建 DataStream Table API，并使用 tableEnv.fromDataStream(...) 方法将其转换为 Table API。
3. 使用 tableEnv.connect(...).broadcast() 方法将 DataStream 引入为表函数。
4. 使用 tableEnv.sqlQuery(...) 方法编写 SQL 语句，并使用 tableEnv.toAppendStream(...) 将查询结果转换为 DataStream。

示例代码如下：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(env);

// 获取 DataStream Source 和 Sink
SingleOutputStreamOperator<...> sourceDS = ...;
DataSink sink = ...

// 将 DataStream 转换为 Table API
Table sourceTable = tableEnv.fromDataStream(sourceDS);
Table broadcastTable = tableEnv.connect(broadcastSourceDs).withFormat(new MyFormat()).inAppendMode().registerTableSource("source");

// 编写 SQL 查询
String sqlQuery = String.format("SELECT ... FROM source JOIN %s ON ...", broadcastTable);

// 执行 SQL 查询并将结果发送到 Sink
tableEnv.toAppendStream(tableEnv.sqlQuery(sqlQuery), Types.STRING()).addSink(sink);

在 Flink SQL 中，可以使用 TUMBLE 或 HOP 窗口函数来实现广播模式。具体操作如下：

1. 使用 TUMBLE 窗口函数：

SELECT
    user_id,
    SUM(amount) AS total_amount
FROM
    your_table
GROUP BY
    user_id,
    TUMBLE(minutes, '1')

这里的 '1' 表示窗口大小为 1 分钟，你可以根据需要调整。

1. 使用 HOP 窗口函数：

SELECT
    user_id,
    SUM(amount) AS total_amount
FROM
    your_table
GROUP BY
    user_id,
    HOP(minutes, 1)

这里的 1 表示跳跃步长为 1 分钟，你可以根据需要调整。

hints吧，
此回答整理自钉群“【②群】Apache Flink China社区”