Flink-sql中，接收源表数据，做一个聚合处理（自定义的udaf函数）这种情况会是什么问题呢？

在 Flink-SQL 中，接收源表数据，做一个聚合处理（自定义的 UDAf 函数）这种情况，会出现数据倾斜的问题。

数据倾斜是指在数据处理过程中，某些数据处理任务会比其他任务处理更多的数据。这会导致这些任务运行得更慢，从而影响整个作业的性能。

数据倾斜的原因有很多，比如数据分布不均匀、数据量不均匀、数据类型不一致等。

在 Flink-SQL 中，如果源表的数据分布不均匀，那么就会导致数据倾斜。如果源表的数据量很大，那么也会导致数据倾斜。如果源表的数据类型不一致，那么也会导致数据倾斜。

为了解决数据倾斜的问题，可以使用以下方法：

使用分区表来分散数据。
使用水平分区来分散数据。
使用数据倾斜算法来优化数据处理。
使用数据倾斜检测工具来监控数据处理过程。
如果您在使用 Flink-SQL 时遇到数据倾斜的问题，可以尝试使用这些方法进行解决。