在统一FLINK Application中（一个main class）用FLINK Kafka C

在Apache Flink中，JobManager负责协调和管理作业的执行计划，而TaskManager则负责实际的数据处理任务。当你在一个Flink Application中编写多个SQL查询，并且每个查询都涉及到读取Kafka Topic数据并写入到另一个Kafka Topic时，实际上你是在定义多个数据流转换操作，这在Flink内部会被编译成一个或多个独立的执行计划（即job）。

对于你的观察，通常情况下，一个Flink Application提交后，会由一个单一的JobManager实例来管理整个应用中的所有job。如果你看到每个SQL语句或者每个sink操作似乎都启动了一个新的JobManager，这可能是因为配置或者理解上的误会。

这里有几个可能的原因和建议：

1. 配置问题：检查你的Flink应用配置，确保没有误配置为每个查询或sink操作创建一个新的Flink集群或JobManager。通常，你应该只配置一个JobManager地址用于提交所有作业。

2. SQL Client模式：如果你是通过Flink SQL CLI或者以类似的方式运行这些SQL查询，每次执行SQL命令实际上可能会被视为一个独立的交互式查询，从而导致看起来像是为每个查询启动了新的JobManager。在生产部署中，应将所有SQL整合到一个脚本或应用程序中统一提交。

3. 理解误区：可能是对日志或监控信息的误解。有时候，Flink的Web UI或日志输出可能会让人感觉每个操作都有独立的管理器，但实际上它们可能是指向同一个JobManager的不同视图或记录。

4. 并行度与任务链：虽然不直接关联到JobManager的数量，但高并行度设置或未优化的任务链可能会导致资源分配看起来分散，影响性能感知。确保合理设置并行度，并考虑使用任务链以减少数据在task之间的传输开销。

5. 版本特性或Bug：确认使用的Flink版本是否存在已知的此类行为。查看官方文档和社区讨论，看是否有其他用户遇到相似问题，并确认是否有相关的修复或工作绕过。

综上所述，正常情况下，一个Flink Application即使包含多个SQL转换，也应该被编排为一个或有限数量的jobs，由单个JobManager管理。如果遇到不符合预期的行为，建议详细审查应用配置、监控日志，并参考最新的Flink文档或寻求社区帮助。