问题一：有前辈 实现过 单个flink cep operator 跑多个 NFA示例的逻辑吗 ？
有前辈 实现过 单个flink cep operator 跑多个 NFA示例的逻辑吗 想在一个job 里面跑多个规则 ？
参考答案：
需要规则引擎处理
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问题二：Flink1.18可以支持的kafka的最低版本是多少？
Flink1.18可以支持的kafka的最低版本是多少？
参考答案：
Flink 1.18版本可以支持的Kafka最低版本是0.10.2.0。
Apache Flink是一个开源的流处理框架，它支持与Kafka集成以进行数据的实时流处理。为了确保兼容性和稳定性，Flink通常会指定对Kafka版本的支持范围。对于Flink 1.18.0版本，它支持的Kafka最低版本是0.10.2.0。这意味着，如果您正在使用Flink 1.18.0或更高版本，您至少需要使用Kafka 0.10.2.0版本才能保证两者之间的兼容性。
此外，由于Flink和Kafka都是不断更新和发展的项目，它们的新版本可能会引入新的特性和改进。因此，如果您计划使用最新的Flink特性或者想要获得更好的性能和稳定性，那么升级到更高版本的Kafka可能是一个好选择。同时，升级前建议参考官方文档的最新指南和兼容性说明，以确保平滑过渡和系统的稳定性。
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问题三：Flink 这种Flink状态，如果第一个key不过其，第二个key过期，数据会被清理吗？
Flink 这种Flink状态，如果第一个key不过其，第二个key过期，数据会被清理吗？MapStateDescriptor>
参考答案：
在Flink中，如果第一个key没有通过，而第二个key已经过期，那么与第二个key相关联的状态数据会被清理。
具体来说，Flink的状态管理机制提供了键控状态（Keyed State），它允许你根据输入流的key来存储和管理状态数据。这种状态是绑定在特定的key上的，因此当一个key的数据不再活跃时，与之关联的状态数据也会被清理掉。
此外，Flink提供了几种不同的策略来清理过期的状态数据，例如定期清理策略，可以通过StateTtlConfig进行配置，以自动删除超时的状态数据。Flink支持的状态后端（StateBackend）也会影响状态数据的存储和清理方式。Flink支持的状态后端包括内存状态后端、文件系统状态后端和RocksDB状态后端，每种后端都有其特定的存储和读写机制。
综上所述，Flink的状态管理机制确保了即使某个key的数据没有通过处理逻辑，只要该key的状态数据过期了，系统也会自动进行清理，以避免状态数据的无限增长。这对于维护流处理应用程序的高效运行和资源利用是非常重要的。
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问题四：FLinkSQL同步MySQL时，有遇到上游批量删除20w数据的场景吗？
FLinkSQL同步MySQL时，有遇到上游批量删除20w数据的场景吗，sink端一条条删除非常慢要怎么处理啊，2个小时都删不完？
参考答案：
打标记、后续自己手动删了。
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问题五：Flink多流join能控制优先级吗？
Flink多流join能控制优先级吗？我有一个数据流connect广播流 广播流优先级好像很低 每次都得等数据流积压消完 才开始消费
参考答案：
在启动的时候，现在open方法里面获取广播流数据使用，后面在将connect到的广播流数据去更新之前的历史数据，控制不了优先级可以控制并行度，广播流的并行度高于数据流你看看会不会增加所谓的优先级你需要试试
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