Apache Flink 本身并没有直接提供设置表级别超时时间的机制。Flink 是一个流处理和批处理的框架，它处理的是数据流，而不是传统的关系型数据库中的表。因此，Flink 的超时通常与流处理中的时间窗口、水印（watermarks）以及状态超时等概念相关。
但是，你可以通过一些策略和技巧在 Flink 中实现类似表级别超时时间的效果：
1. 使用状态超时：
在 Flink 的流处理中，你可以为状态设置超时时间。例如，如果你使用 `KeyedProcessFunction` 或 `RichFlatMapFunction` 等函数来处理数据，并维护了某些状态，你可以为这些状态设置超时时间。当状态在规定时间内没有被更新时，可以触发超时事件。
2. 时间窗口：
使用 Flink 的时间窗口（如滚动窗口、滑动窗口或会话窗口）来处理数据，并设置窗口的大小和滑动间隔。当窗口关闭时，可以处理在窗口内未满足条件的数据，从而实现超时效果。
3. 自定义逻辑：
在你的 Flink 作业中，你可以实现自定义的逻辑来跟踪每个事件的时间戳，并在事件达到某个超时阈值时触发相应的操作。这通常涉及到在状态中存储时间戳，并在每次处理事件时更新和检查这些时间戳。
4. 使用 Flink SQL 的水印和事件时间：
如果你使用 Flink SQL 来处理表数据，你可以利用 Flink SQL 的事件时间和水印机制来处理时间相关的逻辑。通过定义合适的水印生成策略，你可以控制何时认为某个时间范围内的数据已经完整，从而触发相应的操作。
5. 外部存储和定时器：
你还可以考虑使用外部存储系统（如 Redis、数据库等）来跟踪每个事件的状态和超时时间。通过定期查询这些存储系统，你可以找到那些已经超时的事件并处理它们。
需要注意的是，实现表级别的超时时间可能需要对 Flink 的内部机制有深入的了解，并且可能需要编写复杂的逻辑来处理各种边界情况。因此，在设计这样的系统时，务必仔细考虑并测试你的实现以确保其正确性和性能。