使用了left_outer_join操作，第一次结果返回了2条数据，但第二次结果却变成了6条数据。这可能是由于您在每次join之后没有正确处理数据的重复或缺失情况导致的。
以下是一些建议来解决这个问题：
确认数据源：首先，确保您从Kafka获取的两个表中的数据源是正确的，没有重复或缺失的数据。可以检查并确保Kafka中的数据没有重复消息，并且所有需要的数据都正确发送到了Kafka主题。
数据清洗：如果您从Kafka获取的数据存在重复或缺失的情况，可以考虑在流处理过程中进行数据清洗。您可以使用Flink提供的操作符（例如filter、distinct等）来去除重复数据或补充缺失数据。
时间窗口处理：如果您的数据是基于时间的流数据，您可以考虑使用Flink的时间窗口操作，例如滚动窗口或滑动窗口。通过定义合适的窗口大小和滑动间隔，可以控制数据的处理范围，从而减少重复数据的影响。
数据处理逻辑：仔细检查您的数据处理逻辑，确保在每次join之后正确处理数据。例如，根据业务需求可能需要进行去重、聚合或其他操作来处理join后的数据。
调试和日志记录：在问题排查过程中，建议使用Flink提供的调试工具和日志记录功能。可以使用Flink Web UI或日志文件来查看详细信息，以便更好地理解数据处理过程中的问题。
如果您在使用pyflink时遇到了具体的代码问题，可以将相关代码片段提供给我，我将尽力为您提供进一步的帮助和指导。另外，您也可以参考Flink官方文档和社区资源，其中有丰富的教程、示例和讨论，可以帮助您更好地理解和解决问题。
