Flink CDC难道是join的数据不匹配，一方算的太慢了？

数据源不一致：可能是由于数据源本身的问题，例如数据源的数据格式不一致、数据源的数据质量问题等。
Join操作设计不合理：可能是由于Join操作的设计不合理，例如Join操作的键（Key）选择不合理、Join操作的类型（Inner Join、Left Join、Right Join等）选择不合理等。
Join操作执行效率低：可能是由于Join操作的执行效率低，例如Join操作的算法选择不合理、Join操作的并行度设置不合理等。

在Flink的CDC（Change Data Capture）功能中，如果源表和目标表的字段结构不一致，或者在转换过程中出现了数据类型的转换错误，都可能导致Join操作出现问题。

在你描述的情况下，源表和目标表的字段结构可能存在问题，导致GroupBy操作的结果列大部分没有数据，只有一两条有。这可能是由于Flink的CDC插件在处理数据时，没有正确地处理字段的结构和类型，导致部分数据被错误地过滤掉了。

此外，如果你在Standalone模式下运行Join操作没有问题，但是在YARN模式下运行就出现了问题，那么可能是由于YARN模式下资源的分配和管理问题，导致Join操作的性能下降，从而影响了结果的准确性。

我建议你检查一下源表和目标表的字段结构，以及Flink的CDC插件的配置和逻辑，看看是否存在问题。