我用了flink1.13.5 的datastream 的batch处理，有哪位知道啊？

这个问题可能是由于Flink的TaskManager没有足够的资源来分配给新的任务。你可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 增加TaskManager的数量。你可以在Flink的配置文件中设置taskmanager.numberOfTaskSlots的值来增加TaskManager的数量。例如，如果你有4个CPU和8GB内存的节点，你可以将这个值设置为32（因为每个TaskManager可以运行4个并行的任务）。

2. 调整TaskManager的资源分配策略。你可以在Flink的配置文件中设置taskmanager.network.memory.min和taskmanager.network.memory.max的值来调整TaskManager的网络内存分配策略。例如，你可以将这两个值设置为相同的值，以确保TaskManager有足够的网络内存来处理所有的任务。

3. 检查你的应用程序是否在提交时指定了正确的并行度。如果应用程序的并行度超过了TaskManager的数量，那么Flink可能无法为所有任务分配到足够的资源。

4. 检查你的应用程序是否有内存泄漏或者资源占用过高的问题。如果有，你需要修复这些问题，以确保TaskManager有足够的资源来处理所有的任务。