问题一：请教一下Flink lookup join的表使用starrocks表合适吗？
请教一下Flink lookup join的表使用starrocks表合适吗？
参考答案：
Flink 中的 lookup join 是一种特殊的 join 操作，用于将流数据与外部系统（如数据库、键值存储或搜索引擎）中的静态或缓慢变化的数据进行关联。在使用 lookup join 时，你需要考虑数据存储的性能、延迟、一致性和并发访问能力。
StarRocks 是一个面向在线分析处理（OLAP）的列式数据库，它优化了针对大数据的复杂查询，并且具有高性能和低延迟的特点。
以下是考虑使用 StarRocks 作为 Flink lookup join 表的一些因素：
性能：StarRocks 专为高速查询而设计，如果 lookup join 的表数据量较大，且查询性能要求高，StarRocks 可能是一个合适的选择。
并发访问：如果你的 Flink 作业需要高并发地访问 lookup 表，StarRocks 的分布式架构能够提供较好的并发支持。
数据一致性：StarRocks 支持强一致性读，这对于需要准确结果的 lookup join 是很重要的。
实时更新：如果你的 lookup 表数据需要实时更新，StarRocks 的实时数据更新能力可以满足这一需求。
集成和连接器：你需要确保有可用的 Flink StarRocks 连接器或者可以通过自定义实现来与 StarRocks 进行交互。Flink 社区可能提供了与 StarRocks 集成的连接器，或者你可以自己实现。
延迟：对于流处理而言，延迟是一个关键指标。StarRocks 的低延迟特性使其成为流处理的合适选择，尤其是在 lookup join 场景下。
成本：部署和维护 StarRocks 集群可能会有一定的成本，你需要评估是否值得为了 lookup join 的性能而投入这些资源。
总的来说，如果以下条件满足，使用 StarRocks 作为 Flink lookup join 的表是合适的：
你需要高性能和低延迟的查询。
Lookup 表的数据量大，且查询复杂。
你可以接受 StarRocks 的部署和维护成本。
存在可用的 Flink 连接器或你可以实现自定义连接器。
不过，在做出决定之前，建议进行一些基准测试和性能评估，以确保 StarRocks 能够满足你的具体需求。同时，也要考虑数据的更新频率、一致性要求以及整个系统架构的兼容性。
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问题二：请教一下各位，我在Flink项目中配置的log4j.properties文件是不是没用？
请教一下各位，我在Flink项目中配置的log4j.properties文件是不是没用，生效的是flink/conf/log4j.properties文件啊？
参考答案：
需要指定，https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/115773446
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问题三：请教一下，FLINK SQL支持这种语法吗？
请教一下，FLINK SQL支持这种语法吗？ 试了很久都不行 
参考答案：
支持
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问题四：请教一下，emr-flink 的flinkSQL如何只针对source表单独设置并行度呢？
请教一下，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：
这通常是通过使用 Flink SQL 的动态分区（Dynamic Partitioning）功能来实现的，该功能允许您根据特定的条件动态地分配分区。
以下是设置 Kafka 源的并行度的步骤：
创建 Kafka 表：首先，您需要创建一个 Kafka 表来指定 Kafka 源的详细信息。在创建 Kafka 表时，您可以通过设置并行度参数来指定每个分区的并行度。
使用动态分区：在您的 Flink SQL 查询中，您可以使用动态分区功能来根据您的业务逻辑来分配分区。动态分区允许您在查询中指定分区键，并根据这个键来分配分区。
指定并行度：在创建 Kafka 表时，您可以指定每个分区的并行度。这通常是通过设置表属性来实现的，例如： 
在这里，'parallelism' = 'your_parallelism' 指定了每个分区的并行度。您需要根据您的 Kafka 主题的分区数来调整这个值。
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问题五：请教一下，使用flink cdc的方式，有没有什么好办法解决？
请教一下，使用flink cdc的方式，每张表设置一个server-id, 如果表非常多，会不会占满源库的连接啊。有没有什么好办法解决？
参考答案：
那你这个相当于每一张表起一个任务，任务多了肯定会吃满连接的
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