问题一：flink使用rockdb作为状态后端,开了增量检查点,可以直接关闭增量检查点吗?会出现问题吗?
flink使用rockdb作为状态后端,开了增量检查点,导致历史的checkpoint目录我不敢删除,可以直接关闭增量检查点吗?会出现问题吗?
参考答案：
使用带有 RocksDB 状态后端的增量检查点，而 Flink 使用 RocksDB 的内部备份机制来随着时间的推移整合检查点数据。因此Flink 中增量检查点历史不会无限增长，Flink 最终会自动消耗和修剪旧的检查点。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend(filebackend, true));
另外第二个参数设置成true，或者 你可以定期执行一次 save point 然后删除老的checkpoint数据 然后用save point 启动 这样也能避免过大。
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问题二：Flink这里为何会是个NA啊？
Flink这里为何会是个NA啊？ 
参考答案：
打开chain。
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问题三：在flink1.17Application模式中跑批，有没有办法同步获取任务执行结果后再退出客户端？
在flink1.17Application模式中 客户端执行 flink run-application -t yarn-application 跑批，有没有办法同步获取任务执行结果后再退出客户端 ？
参考答案：
可以自定义source 没有消费到数据后 就退出jvm 或者 试试flink 批处理。
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问题四：有什么办法让flink只查询cache的数据？
使用flink sql 的lookup join，一边是kafka流表，一边是mysql维表，我启用了cache，有什么办法让flink只查询cache的数据，如果查不到就直接输出join结果，不要再去mysql里查数据？
参考答案：
mysql的 lookup.cache.strategy. 设置为all 。
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问题五：在Flink如果满足条件，那么每3个partition数据会发送到一个source的solt中吗？
在Flink如果partition数是6，source并行度是2，那么每3个partition数据会发送到一个source的solt中吗？还是partition数据会hash写入source的solt？
参考答案：
一般是hash到下游。
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