有没有碰到过实时计算Flink版regular join使用left join后，输出的数据乱序？

在Flink中，Regular Join（包括Left Join）的结果顺序是由Flink的分区策略和数据的分布方式共同决定的。如果你的数据在并行流中有不同的分区策略或者分布方式，那么可能会导致结果的顺序不一致。

例如，如果你的两个输入流的分区策略不同，或者其中一个输入流的数据分布不均匀，那么可能会导致Flink在处理join操作时无法保证结果的全局顺序。

此外，如果你的任务并行度设置得过高，也可能会导致结果的局部顺序被打乱。因为高并行度的任务可能会导致数据的切分粒度变细，从而使得数据的局部顺序变得不稳定。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 调整任务的并行度：降低任务的并行度可以帮助Flink更好地控制数据的切分和合并，从而提高结果的全局顺序。

2. 调整数据的分区策略：确保你的两个输入流的分区策略是一致的，可以帮助Flink更有效地处理join操作。

3. 使用窗口操作：如果你需要保证结果的全局顺序，你可以使用窗口操作来限制数据的输出时间范围。

4. 使用Watermark：如果你需要保证结果的全局顺序，并且你的数据有一个自然的时间属性，你可以使用Watermark来触发数据的输出。

总的来说，如果你在Flink中使用Regular Join遇到了结果顺序的问题，你可以尝试以上的方法来解决。

在实时计算 Flink 版中使用 left join 后输出的数据乱序是一个常见的情况，特别是在单并行度的场景下。这是因为在流处理中，不同流的数据到达时间有一定的不确定性，而 left join 会依赖两个流中的数据完全到达才能进行匹配，因此可能会导致输出的数据顺序乱序。