pyflink资源优化问题，请教如何解决？

你好： 业务场景是：数据源是kafka，10分钟总数据量在10G左右，里面包括200个城市的数据，期望使用滚动窗口，按城市分组，每2分钟触发一次将所有城市的过去十分钟数据放到各自的list里，然后转换成pandas，针对该城市做一次整体计算，每次每个城市的计算耗时平均在60s左右。

现在的使用方式： 1、slide_window = Slide.over(f"10.minutes").every(f"2.minutes").on('ts').alias("w") 2、使用sql语句注册kafka connector， 3、result table使用普通的print： CREATE TABLE sink ( city_id STRING ,

start_time TIMESTAMP ,

end_time TIMESTAMP ,

flag STRING

) with ( 'connector' = 'print' ) 4、通过udaf函数，把source的数据写入csv文件，source.select("write_csv(xxxx)")，然后调用计算函数，读取csv文件内容 5、触发计算逻辑通过select里调用自定义函数strategy_flow_entry的方式：source.window(slide_window).group_by("w, city_id").select("strategy_flow_entry(concat_result)").execute_insert("sink").wait()

这种方式在运行过程中，总是出各种各样问题，比如数据延迟等。

所以想请教一下： 1、针对这个场景，推荐的使用方式是什么？目前的使用方式是不是不太对 2、推荐的任务提交参数要怎么设置？cpu core、内存、并发数、slot等

多谢*来自志愿者整理的flink