问题一：请问一下Flink，我进行双流join之后，为什么右表的数据没有了啊？
请问一下Flink，我进行双流join之后，为什么右表的数据没有了啊？ 正常应该是有数据能匹配上的，是我有什么配置没有配吗？在sql里这个配置能更改吗？
参考回答：
超过了这个时间没数据更新，右边就会匹配不到,state有默认存储时间的.这个是不好的，state时间越长，状态越大，推荐维表join,双流join推荐的是双方数据在默认的ttl内都有更新过来,如果你的维表数据不大，flink 1.18 SQL中可以对不同流的的ttl设置存储时间.你的flink如果不是1.18 ，推荐用维表join，维表join是根据a表的时间去实时去数据库拿取，当然你也可以设置缓存
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问题二：Flink 为什么这里映射的端口不是6123？
Flink kubernetes.hostnetwork.enabled=true为什么这里映射的端口不是6123 
然后造成taskmanager和jobmanager通信超时 任务自动cancel 有大佬了解吗？ 
正常应该会被识别到port才对 
参考回答：
在Flink中，6123是默认的RPC端口，用于集群间的通信。然而，在某些情况下，用户可能会选择更改这个端口，例如为了避免与其他服务的端口冲突。
此外，还有一些其他的端口可能在Flink集群中使用，包括但不限于：
- JobManager Web UI端口：默认为8081，用于展示Flink集群的状态和任务信息。
- TaskManager DataPort端口：默认为6121，用于TaskManager接收和发送数据流。
- ZooKeeper端口：默认为2181，用于协调Flink集群的状态和配置。
因此，在使用Flink时，需要关注各个组件使用的端口，并确保它们不会发生冲突。如果遇到端口冲突的问题，可以尝试通过修改Flink的配置文件来更改端口设置。
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问题三：flink在standalone模式下任务失败任务太多次，这个问题有解决方案么?
flink在standalone模式下任务失败任务太多次，会导致jobmanager的jvm heap内存不断增加，这个问题有解决方案么?
参考回答：
Flink在Standalone模式下，如果任务失败次数过多，确实有可能导致JobManager的JVM堆内存不断增加。这种情况可能是由于某些TaskManager上的Task数增多，导致这些TaskManager的负载加重，从而影响了JobManager的内存管理。
为了解决这个问题，您可以考虑以下建议：
- 调整TaskManager的内存分配：根据任务的实际需求，可以适当增加或减少TaskManager的内存分配，确保其能够正常运行并处理任务。
- 调整JobManager的内存分配：同样，您也可以调整JobManager的内存分配，以确保它能够有效地管理和调度任务。
- 监控和诊断：定期检查Flink集群的运行状态和日志，特别是在出现异常情况时。使用工具如jstat来获取GC的信息，这可以帮助您发现和解决元空间占用飙升、频繁GC等问题。
- 优化任务逻辑：检查并优化您的Flink任务逻辑，确保它们不会因为某些错误或异常情况而频繁失败。
- 使用Systemd管理Flink：考虑使用Linux自带的Systemd方式管理JobManager和TaskManager的启停，这样在它们出现故障时，可以及时将它们拉起来。
总之，要解决Flink在Standalone模式下因任务失败导致的内存问题，需要从多个方面进行考虑和调整，确保集群的稳定性和高效运行。
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问题四：github上的flink没有issue吗?
github上的flink没有issue吗?
参考回答：
https://issues.apache.org/jira/projects/FLINK/issues/
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问题五：请问下有个Flink场景，我有两个不同数据类型的topic：a,b，这个有人遇到过吗？
请问下有个Flink场景，我有两个不同数据类型的topic：a,b，他们分别又有相同数据类型的后缀为_grey的灰度用的topic: a_grey,b_grey
a_grey和b_grey分别是用来对应a，b进行灰度切换的，灰度流程是先灰度部分数据，后面全量切换，a -> a_grey, b -> b_grey，下一次灰度就是b_grey -> b, a_grey -> a。
我会用datastream api，去拉取a，a_grey进行union，withTimestampAssigner，使用事件时间戳
用datastream api，去拉取b，b_grey进行unionr，使用事件时间戳
然后去将union之后的stream转换为table，a_union_table和b_union_table 然后用flink sql进行left interval join，a_union_table left interval join b_union_table，获取数据再转为stream，用stream api进行mapper操作，最后写入数据库。
a，a_grey，b，b_grey都有8个分区，
a和a_grey会发送到所有的8个分区有数据
但是b，b_grey，只会发送到里面四个分区，其他四个分区没有数据
现在的问题是每次灰度全量切换完成之后，flink的水印就会推进不了，停留在切换的kafka数据时间戳附近，推进不了，请问下，这个有人遇到过吗？是什么原因，可以怎么解决？flink 1.17.1和1.14.5都不行
我尝试过withIdleness，或者不用withTimestampAssigner，但是在下次切换的时候又出这种问题了
参考回答：
将b的source算子并行度设置为1，再通过map算子扩展为8个分区，再进行后面的watermark设置，开窗，jion操作。
这要找到withidleness失效的原因，理论上不会出现这种问题，只要你给4个source都设置了withidleness，那要么一直有问题，要么一直没问题，不会说灰度一下就有问题了。
解决的思路是，你不是有的并行度没数据吗，那我就在source这设置1个并行度，然后再分给多个并行度(随便怎么分，总之要保证eventtime均匀)，这样这多个并行度的算子中就不会出现某一个没数据了。这个思路还是不如withidleness的方法好，eventtime均匀不是一个永远成立的条件。
不要在datasource那添加watermark，在后面重开一个map算子，再添加watermark试试
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