问题一：请问：Flink1.13.6版本除了升级flink版本外还有其他解决办法吗？
请问：Flink1.13.6版本的单节点flink出现“Apache Flink Dashboard未授权访问导致任意Jar包上传漏洞”这个问题，除了升级flink版本外还有其他解决办法吗？
参考答案：
"Flink Dashboard未授权访问导致任意Jar包上传漏洞"的问题，除了升级Flink版本，您还可以通过以下方式缓解：
配置访问控制：限制对Flink Web UI的访问，仅允许特定IP或网络段访问。
启用身份验证：配置Flink的web前端和REST接口，要求用户提供凭证进行操作。
修改默认端口：将Flink Web UI的默认端口8081更改为非标准端口，减少被扫描攻击的概率。
防火墙策略：在防火墙中设置规则，阻止未经授权的访问尝试。
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问题二：请问，Flink如何将一个sql 脚本用yarn appllication 模式提交到集群？
请问，Flink如何将一个sql 脚本用yarn appllication 模式提交到集群？我尝试使用sql-client.sh 只能以seesion模式提交。
参考答案：
Apache Flink 提供了多种方式来提交作业到集群，包括通过命令行、REST API、以及 Flink SQL Client。如果你想要使用 SQL 脚本，并且想要以 YARN Application 模式提交到集群，你不能直接通过 sql-client.sh 以这种模式提交，因为 sql-client.sh 主要用于交互式 SQL 会话。
但是，你可以通过编写一个简单的 Java/Scala 程序来读取 SQL 脚本并执行它，然后通过 Flink 的命令行工具以 YARN Application 模式提交这个程序。以下是一个简化的步骤和示例代码：
- 编写 Java/Scala 程序读取 SQL 脚本并执行
假设你有一个 SQL 脚本 my_orders.sql，你可以编写一个 Flink 程序来读取这个脚本并执行其中的 SQL 语句。
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问题三：请教flink专家，同一个partition下的数据，如果分组键变化 是否会引发乱序 ？
请教flink专家，同一个partition下的数据，使用flinksql deduplicate算子 如果分组键变化 是否会引发乱序 ？
参考答案：
Flink SQL中的DEDUPicate算子（或DISTINCT）基于分组键进行去重，如果分组键变化，数据会被重新分区，这可能导致数据重新排序，因为在分布式处理中，不同的分区键可能对应不同的并行任务处理。这种重分区可能会引入乱序，特别是如果您的数据有时间顺序敏感的依赖。为了保持顺序，您可能需要使用Window或ProcessFunction等操作，并结合Watermark来处理时间事件的顺序。
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问题四：请教一下Flink中jm、tm和并行度怎么分配资源合适？
我这边有一个作业，每小时大概有84W的数据量进来，然后业务延时特别高，想请教一下Flink中jm、tm和并行度怎么分配资源合适？作业参考：
参考答案：
您好，我看这个作业一切正常，也没有产生反压之类的。红色这个是代表作业繁忙，我看反压程度是37%，反压还可以接受，Busy颜色越红代表任务越繁忙，BackPressure颜色越深代表受反压影响越大
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问题五：请教一下Flink，emr-flink 的flinkSQL如何只针对source表单独设置并行度呢？
请教一下Flink，emr-flink 的flinkSQL如何只针对source表单独设置并行度呢？比如kafka source表。
kafka source表如果使用全局并行度的话灵活度会很差，全局并行度比较多的话kafka-topic也没那么多分区。
参考答案：
在 Flink 中，设置并行度通常是一个全局操作，它应用于整个 Flink 作业或作业中的特定部分（如算子链）。然而，对于 Kafka Source 这样的特定情况，你可以通过一些方法来控制其并行度，以更好地匹配 Kafka Topic 的分区数，从而优化性能。
- 使用 Flink SQL 设置 Kafka Source 的并行度
在 Flink SQL 中，你可以通过指定 Kafka Source 的属性来间接控制其并行度。虽然 Flink SQL 本身不直接提供一个 SQL 语句来“只”为 Kafka Source 设置并行度，但你可以通过调整 Kafka Consumer 的配置来影响并行度的行为。
一个关键的设置是 properties.group.id，它定义了 Kafka 消费者组。每个消费者组内的消费者（在 Flink 中通常是一个 TaskManager 上的一个 Task）可以并行地从 Kafka Topic 的不同分区中读取数据。
但是，实际并行度的控制更多依赖于 Flink 作业的部署方式，特别是 TaskManager 的数量和每个 TaskManager 上可以运行的 Task 槽（Slot）数量。
- 通过 Flink 配置控制并行度
虽然 Flink SQL 不直接提供设置 Kafka Source 并行度的 SQL 语句，但你可以在 Flink 作业的启动配置中设置默认的并行度，或者在提交作业时通过命令行参数指定并行度。
设置默认并行度：在 Flink 配置文件中（如 flink-conf.yaml），你可以设置 parallelism.default 来定义所有算子的默认并行度。
在提交作业时指定并行度：当你使用 Flink CLI 或其他客户端提交作业时，可以使用 -p 或 --parallelism 参数来指定作业的并行度。然而，这通常会影响整个作业的并行度，而不是单独为 Kafka Source 设置。
- 使用动态表（Dynamic Table）和自定义 Source
如果你需要更细粒度的控制，可能需要考虑使用 Flink 的 Table API 和 DataStream API 结合来创建一个自定义的 Kafka Source。在 DataStream API 中，你可以直接设置 Source Function 的并行度，这允许你根据 Kafka Topic 的分区数来精确控制并行度。 - 注意事项
确保 Kafka Source 的并行度与 Kafka Topic 的分区数相匹配，可以最大化并行读取效率。
考虑到 Flink 的检查点和状态管理，过高的并行度可能会增加状态管理的复杂性和延迟。
在 AWS EMR 上运行 Flink 时，注意 EMR 集群的配置和资源限制，它们可能会影响你能够实现的并行度。
综上所述，虽然 Flink SQL 不直接支持为 Kafka Source 设置单独的并行度，但你可以通过配置 Flink 作业、使用 DataStream API 自定义 Source 或调整 Kafka Consumer 的行为来间接控制并行度。
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