Flink双流JO IN 的TTL 怎么更改？具体怎么使用？

Flink双流JOIN的TTL（Time To Live）是指数据在两个流之间传输的时间限制。要更改Flink双流JOIN的TTL，可以通过设置DataStream.join()方法中的JoinWindows参数来实现。

具体使用方法如下：

1. 首先，导入所需的类和包：

   import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
   import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
   import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
   

2. 创建两个输入流，例如stream1和stream2：

   DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream1 = ...;
   DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream2 = ...;
   

3. 使用join()方法将两个流进行JOIN操作，并设置TTL：

   DataStream<Tuple2<String, Integer>> joinedStream = stream1
    .join(stream2)
    .where(new MyKeySelector()) // 指定用于JOIN的键选择器
    .equalTo(new MyKeySelector()) // 指定用于JOIN的键选择器
    .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5))) // 设置窗口大小为5秒
    .allowedLateness(Time.seconds(10)) // 设置允许的最大延迟时间为10秒
    .apply(new MyJoinFunction()); // 指定JOIN函数
   

在上面的代码中，我们使用了TumblingProcessingTimeWindows作为窗口类型，并设置了窗口大小为5秒。然后，通过allowedLateness()方法来设置允许的最大延迟时间，这里设置为10秒。最后，使用apply()方法指定了JOIN函数。

请注意，上述代码中的MyKeySelector和MyJoinFunction是自定义的类，需要根据实际情况进行实现。

通过以上步骤，你可以更改Flink双流JOIN的TTL，并根据需要调整窗口大小和最大延迟时间。

在Flink中，双流JOIN的TTL（Time-To-Live）可以通过使用Flink SQL Hint语法来更改。具体操作如下：

1. 使用Hint语法：从实时计算引擎VVR 8.0.1开始，您可以在Flink SQL查询中使用特定的Hint语法来为双流JOIN的左右流状态设置不同的TTL。
2. 语法结构：具体的语法结构为SELECT /*+ JOIN_STATE_TTL('tableReference1' = 'ttl1', 'tableReference2' = 'ttl2') */ */ ...，其中tableReference1和tableReference2分别代表参与JOIN操作的表的引用，而ttl1和ttl2则是分别为这两个表的状态设置的TTL值。
3. TTL的作用：TTL用于指定状态数据的存活时间，一旦超过这个时间，状态数据就会被系统自动清理，这有助于减少维护的状态大小，优化资源使用。
4. 实现原理：Flink中的interval join也是利用state存储数据，state的TTL机制会触发数据的清理操作。
5. 其他类型JOIN：除了Interval join，Flink中的双流join还包括window join，它可以根据窗口的类型分为滚动、滑动、会话窗口的双流join。

综上所述，通过使用Flink SQL Hint语法，您可以轻松地为双流JOIN操作中的每个流状态设置不同的TTL，以管理和优化状态数据的大小和生命周期。在实际使用时，您需要根据具体的业务需求和数据特性来确定合适的TTL值。

参考 https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/dual-stream-join-statements?spm=a2c4g.11186623.0.i13 此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”