请问下Flink为啥后面跑着跑着，显示右表输入的数据比左边大很多？

Apache Flink 的左间隔连接 (LeftIntervalJoin) 是一种特殊的连接操作，它允许你在左流的时间窗口内与右流的时间窗口进行连接。如果你发现结果只包含了左流的数据，那可能是因为你的左流数据没有对应的时间窗口内的右流数据。
导致这种情况的原因可能是以下几点：

1. 数据延迟：如果右流中的数据到达较晚，那么它可能无法在对应的时间窗口内被连接到左流的数据。
2. 时间窗口设置不当：请检查你的时间窗口设置是否正确。如果窗口过大或过小，可能会导致数据丢失或重复。
3. 事件时间 vs 处理时间：如果你使用的是事件时间模式，请检查事件时间和处理时间之间的差距。如果时间差距太大，可能会导致数据不一致。

要解决这个问题，你可以尝试以下建议：

1. 检查右流的数据源是否存在问题，例如 Kafka 主题是否有错误或延迟等问题。
2. 调整时间窗口设置，使其与数据延迟保持一致。
3. 如果使用事件时间模式，请尝试减小 Watermark 的滞后时间，以减小事件时间和处理时间之间的差距。
4. 使用检查点功能，以便能够在处理过程中重放数据。

根据您的描述，您在使用Flink的左interval join操作时遇到了一些问题。在启动初期，两条流能够正常关联，但随着时间的推移，右表输入的数据开始比左表大很多，并且输出的结果中只有左表的数据，没有与右表关联的数据。这种情况可能与以下几点有关：

1. 水印的推进：您提到水印一直在推进，当水印追上最新时间之后，又能正常关联到数据。这可能是因为您的两条流都是从Kafka的一个时间点开始消费的，而两条流的消费速度可能存在差异。当水印追上最新时间后，意味着所有到达的数据都被处理完毕，这时两条流的数据状态是匹配的，所以能够正常关联。

2. interval join的特点：interval join只支持事件时间的场景，只能支持两条流的关联。在右流上划分一个范围区间，左流关联右流。如果右流的数据迟到或者出现异常，可能导致左流无法关联到右流的数据。

3. State的过期处理：Flink在事件时间中随着Watermark的推进，会发现State中的数据能够过期了，就将这些数据从State中删除并输出。例如，左流过期输出 + [L, null]，右流过期输出 - [null, R]。如果您的操作中存在大量的State过期，也可能导致左流无法关联到右流的数据。