运行flinksql 出现 java.lang.StackOverflowError

在您遇到因case when语句过多导致的栈溢出异常时，可以通过调整Flink SQL客户端或作业的JVM参数来增大栈空间，从而避免此类问题。具体操作如下：

1. 调整JVM堆栈大小： 修改启动Flink SQL客户端或提交作业时的JVM参数，增加-Xss（即设置线程栈大小）的值。默认情况下，这个值可能较小，不足以应对复杂SQL带来的栈深度需求。例如，您可以将它设置为512k或更高，具体取决于您的实际需求和系统资源。

   命令行示例：

   ./bin/sql-client.sh -Xss512k <其他参数> # 对于Flink SQL客户端
   

   或者，如果您是通过Java API提交作业，确保在启动命令中包含类似参数：

   java -Xss512k -jar your-flink-job.jar <job arguments> # 对于提交的Flink作业
   

2. 优化SQL表达式： 虽然调整栈大小可以临时解决栈溢出问题，但根本上优化SQL表达式，减少嵌套和复杂度是更优的选择。尝试合并或简化case when语句，使用CTE（公共表表达式）预先计算复杂的条件结果，或者考虑将部分逻辑移至UDF（用户自定义函数）中实现，以降低单个表达式的复杂性。

3. 检查并优化连接与聚合操作： 根据参考资料，多流Join顺序和聚合操作也会影响状态大小，间接可能导致内存相关的问题。虽然这不直接解决栈溢出问题，但优化这些方面可以减轻整体内存压力，间接帮助避免因资源紧张引发的其他异常。

请注意，调整JVM栈大小是一个直接影响程序执行环境的配置，应当基于实际测试和监控数据谨慎进行，以防止过度消耗系统资源或引入其他性能问题。