问题一：FlinkSQL消费avro格式的kafka消息，这两个配置 Kafka消费者应该怎么配置啊?
FlinkSQL消费avro格式的kafka消息， 
，想用DataStreamAPi方式消费，这两个配置 Kafka消费者应该怎么配置啊? 
这样对吗?
参考答案：
在Flink中消费Kafka的Avro消息，需要配置Flink Kafka消费者的相关参数。首先，需要使用FlinkKafkaConsumer011来定义消费者组ID和主题信息。然后，设置Kafka消费者的Value Format为Avro格式，用于反序列化从Kafka中读取的消息。具体的配置代码如下：
val properties = new Properties() properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092") properties.setProperty("group.id", "test") properties.setProperty("value.format", "avro") properties.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer") properties.setProperty("value.deserializer", "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer") properties.setProperty("schema.registry.url", "http://localhost:8081")
其中，bootstrap.servers是Kafka服务器地址，group.id是消费者组ID，value.format是Value的序列化格式，这里设置为"avro"，表示使用Avro格式。key.deserializer和value.deserializer分别设置了Key和Value的反序列化类。最后，schema.registry.url指定了Avro schema的注册中心地址。
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问题二：flink 在watemark内数据乱序，会对数据使用event_time重新排序并输出嘛？
已解决
flink 在watemark内数据乱序，会对数据使用event_time重新排序并输出嘛？
参考答案：
是的，Flink 在 Watermark 内数据乱序时会使用 Event Time 进行重新排序，并根据排序后的顺序输出数据。这是 Flink 处理乱序事件的一种机制，确保在事件时间上按照正确的顺序进行处理。
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问题三：flink web ui里面为啥Sink: clean_commits 这个步骤并行度是1？
我通过oracle的connector往hudi插入数据，flink web ui里面为啥Sink: clean_commits 这个步骤并行度是1，我设置的默认并行度是5，但是它改变不了?
参考答案：
改不了
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问题四：flink checkpoint为什么会导致下游kafka数据增多?
flink checkpoint为什么会导致下游kafka数据增多?
参考答案：
Flink Checkpoint 会导致下游 Kafka 数据增多的原因可能是：
- Checkpoint 会将当前 Flink 作业的状态信息保存到外部存储系统中，如 HDFS、S3 等。这些状态信息包括了作业的进度、状态、元数据等信息。当 Checkpoint 发生时，这些状态信息会被写入到 Checkpoint 文件中。
- Checkpoint 文件会被发送到 Kafka 主题中。Kafka 是一个分布式消息系统，用于处理和传输大量实时数据。当 Checkpoint 发生时，Checkpoint 文件会被发送到 Kafka 主题中。这可能会导致 Kafka 中的数据量增加，因为每个 Checkpoint 都会生成一个新的 Checkpoint 文件。
- Checkpoint 文件可能会被多个 Flink JobManager 实例处理。在 Flink 集群中，JobManager 负责管理作业的执行和状态。当 Checkpoint 发生时，不同的 JobManager 实例可能会同时处理 Checkpoint 文件。这可能会导致 Kafka 中的数据量增加，因为每个 JobManager 实例都会生成一个新的 Checkpoint 文件。
- Checkpoint 文件可能会被多个 TaskManager 实例处理。在 Flink 集群中，TaskManager 负责执行作业的任务。当 Checkpoint 发生时，不同的 TaskManager 实例可能会同时处理 Checkpoint 文件。这可能会导致 Kafka 中的数据量增加，因为每个 TaskManager 实例都会生成一个新的 Checkpoint 文件。
总之，Flink Checkpoint 会导致下游 Kafka 数据增多，主要是因为 Checkpoint 会将作业的状态信息写入到外部存储系统中，并将这些状态信息发送到 Kafka 主题中。这些操作可能会导致 Kafka 中的数据量增加。
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问题五：写了一个全局静态配置，在编译器运行正常，请问下这个是什么问题？
写了一个全局静态配置，在编译器运行正常，但在flink on yarn 上获取不到自定义的全局静态变量的值，请问下这个是什么问题？ 
参考答案：
这个问题可能是由于Flink在YARN集群模式下，每个TaskManager都有自己的JVM实例，因此全局这个问题可能是由于Flink在YARN集群模式下，每个TaskManager都有自己的JVM实例，因此全局静态变量的值无法在所有TaskManager之间共享。
为了解决这个问题，您可以尝试将全局静态变量的值存储在外部持久化存储中，例如HDFS或数据库中，然后在TaskManager中读取该值。或者，您可以使用广播变量来共享全局静态变量的值。
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