问题一：‘=-yD Kerberos 认证问题
大家好
我们这里有通过-yd动态的提交Kerberos认证参数的需求 想问下这个jira为啥被标记为了won’t fix，谢谢 https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-12130
参考回答：
这个问题在最新的代码上已经修复了，在flink 1.9 上应该也是不存在这个问题的，你可以用下看看
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问题二：slot询问
我在的Flink是在yarn上跑，在yarn上部署了个yarn-session，命令如下：
./yarn-session.sh -jm 5120m -tm 10240m -s 30 -d -st
这里我是设置了一个tm上面跑30个slot，但是我在1.8版本的时候，是在yarn中会看到的是一个tm是使用一个cpu，但是我切换到了1.9.1后，发现是一个slot使用一个cpu，导致我设置的并行超出了yarn中的cpu资源。请问在1.9.1中，如果降低这个cpu使用率？
参考回答：
可以通过 “yarn.containers.vcores” 配置每个 TM 的 CPU。
这个配置项如果不配，默认是用slot数量，1.8 应该也是这个行为才对。
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问题三：Flink1.9批任务yn和ys对任务的影响
跑tpcds的query1: flink run -m yarn-cluster -d -p 100 -yn 20 -ys 5 -yjm 60g -ytm 30g 任务可以正常执行 flink run -m yarn-cluster -d -p 100 -yn 10 -ys 10 -yjm 60g -ytm 30g 任务在做hashjoin的时候就会失败 报错是No pooled slot available and request to ResourceManager for new slot failed 搞不懂这有啥关系，求指教 faaron zheng
参考回答：
Flink 1.9 中 -yn参数应该是不生效的，后续版本中已经删除了这个参数。
根据你的参数，在每个 TM 的内存为30G不变的情况下，每个 TM
中的slot个数（-ys）从5变成10，也就意味着平均每个slot占用的内存变为了原来的一半。
Flink 1.9 的sql batch 算子对 flink managed memory 是有确定的需求的，很可能是这个变化导致单个 slot
的managed memory无法满足算子的资源需求了。
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问题四：source并行度不同导致任务没有数据落地
最近碰到一个很头疼的事情，两个任务相同的sql语句不同的source，任务的并行度为8，一个source是kafka一个source是rabbitmq，kafka和rabbitmq中加载相同的数据后，source为rabbitmq的任务有数据落地，source为kafka的任务运行好几次都不见有数据落地。因为sql中涉及到了窗口，所以考虑过kafka多partition对数据读取顺序的影响，将所有数据都加载到kafka的同一个partition中重启任务后发现还是没有数据落地。考虑到这两个任务唯一的不同点就是源为rabbitmq的任务source算子的并行度为1，所以将源为kafka的任务的source并行度也设为1，运行任务后发现有数据落地了。source并行度的改变应该只是改变了一下source与其它算子之间的数据传递方式，这种改变会对最终的结果造成影响吗？有没有大佬碰到过相同的问题？
flink版本1.9.1
sql：select count(ps_comment) col1,ceil(stddev_pop(ps_availqty)) col2,
tumble_start(over_time,interval '72' hour) col3, tumble_end(over_time,interval '72' hour) col4, ps_date from cirrostream_kafka_ck_source_03_8x3 where ps_availqty <= 489 and ps_supplycost > 998 and ps_comment not like '%ff%' and ps_partkey <= 3751122 or ps_suppkey = 723 group by ps_date,ps_availqty,tumble(over_time,interval '72' hour) having min(ps_partkey) not in (3525711,3738707,3740245)
参考回答：
你是不是指定了Rowtime的列？ 如果指定了，Kafka是否有的通道一直没有数据或者数据没有前进？
Window的输出触发是需要watermark前进的，这也就需要你的每个通道都有数据在时间上前进，也就是说每个Kafka的通道都需要有最新时间点的数据源源不断的来。
你设置成一个并发，那就只要一个通道有数据就可以了，所以绕过了这个问题。
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问题五：Flink 1.9 SQL Kafka Connector，Json format，how to d
Flink 1.9 SQL Kafka Connector，Json format，how to deal with not json message? Hi community,when I write the flink ddl sql like this:
CREATE TABLE kafka_src ( id varchar, a varchar, b TIMESTAMP, c TIMESTAMP ) with ( ... 'format.type' = 'json', 'format.property-version' = '1', 'format.derive-schema' = 'true', 'update-mode' = 'append' );
If the message is not the json format ,there is a error in the log。 My question is that how to deal with the message which it not json format? My thought is that I can catch the exception in JsonRowDeserializationSchema deserialize() method,is there any parameters to do this? Thanks your replay.
参考回答：
I'm sorry there is no such configuration for json format currently. I think it makes sense to add such configuration like 'format.ignore-parse-errors' in csv format. I created FLINK-15396[1] to track this.
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