Flink这个问题怎么解决？

这个问题可能是由于Flink作业的阻塞导致的。以下是一些可能的解决方案：

1. 检查任务管理器的内存使用情况：如果任务管理器的内存被耗尽，Flink作业可能会被阻塞。你可以通过查看任务管理器的日志或使用Flink Web UI来检查内存使用情况。

2. 增加任务管理器的内存：如果任务管理器的内存不足，你可以尝试增加任务管理器的内存。但是请注意，增加内存并不能解决所有问题，有时候过多的内存可能会导致Java堆溢出等问题。

3. 优化程序逻辑：检查程序中是否有不必要的计算或数据处理，尽量减少不必要的内存使用。

4. 增加并行度：如果作业的并行度太低，可能会导致单个任务管理器上的任务过多，从而阻塞作业。你可以尝试增加作业的并行度。

5. 使用检查点：检查点可以帮助Flink在遇到错误时恢复到之前的正确状态。你可以尝试启用检查点来帮助作业恢复。

在Flink中，作业假死是指作业没有报错，但是不消费KAFKA了，也不写ES了。这种情况可能由多种原因引起，以下是一些可能的解决方案：

1. 检查KAFKA和ES的连接：首先，需要检查KAFKA和ES的连接是否正常。如果连接出现问题，可能会导致作业无法正常运行。可以使用Flink的监控工具或者命令行工具来检查KAFKA和ES的连接。
2. 检查任务的并行度：如果任务的并行度设置过高，可能会导致作业无法正常运行。可以尝试降低任务的并行度，或者调整作业的资源配置，例如增加任务的内存使用量。
3. 检查任务的配置：如果任务的配置不正确，可能会导致作业无法正常运行。可以检查任务的配置文件，确保所有的配置都正确无误。
4. 检查作业的代码：如果作业的代码有问题，可能会导致作业无法正常运行。可以检查作业的代码，确保所有的逻辑都正确无误。
5. 检查作业的执行计划：如果作业的执行计划有问题，可能会导致作业无法正常运行。可以使用Flink的监控工具或者命令行工具来检查作业的执行计划。

是 sql吗， 分区数小于并发度的话，是不是得配一下这个参数table.exec.source.idle-timeout 此回答整理自钉群“【②群】Apache Flink China社区”