Flink这个问题怎么解决？

这个问题可能是由于Flink的任务调度机制导致的。在Flink中，每个StreamExecutionEnvironment都会有一个自己的TaskExecutor，这意味着每个StreamExecutionEnvironment都会有一个自己的YARN Application Master。当你在一个StreamExecutionEnvironment中定义了多个DataSource时，每个DataSource都会对应一个Task，而这些Task都会被分配给同一个TaskExecutor。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 合并DataSource：尽可能地将多个DataSource合并成一个，这样可以减少Task的数量，从而减少YARN Application Master的数量。

2. 使用同一个StreamExecutionEnvironment：如果你有多个DataSource，但它们的逻辑上是相关的，你可以考虑将它们都放在同一个StreamExecutionEnvironment中。这样，所有的Task都会被分配给同一个TaskExecutor，从而避免多Application Master的问题。

3. 调整Flink配置：在Flink的配置中，你可以设置parallelism.default参数，用来指定默认的并行度。你可以尝试增加这个参数的值，以便在每个TaskExecutor中启动更多的Task。