在Kafka Streams中，KTable是一个持久化的key-value存储，并且可以根据输入流的数据进行动态更新。保持分离的KTable意味着将KTable的更新结果存储在单独的topic中，而不是直接将结果存储在Kafka Streams应用程序的状态存储中。

以下是一个示例代码，展示了如何保持分离的KTable：

Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "my-application");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");

// Create a stream builder
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();

// Create a KTable from an input topic
KTable inputTable = builder.table("input-topic");

// Perform transformations on the KTable
KTable transformedTable = inputTable
    .groupBy((key, value) -> KeyValue.pair(value, value))
    .count();

// Write the transformed KTable to an output topic
transformedTable.toStream().to("output-topic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));

// Build and start the Kafka Streams application
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
streams.start();

在上面的示例中，输入数据流中的数据被转换为KTable，并通过groupBy和count操作进行了转换。最后，转换后的KTable被写入到名为"output-topic"的输出topic中。

通过将转换后的结果写入到单独的topic中，我们可以将结果与Kafka Streams应用程序的状态存储分离开来，从而实现保持分离的KTable。这对于一些特殊的场景，如需要将结果发送到其他系统或进行外部分析等，非常有用。