问题一：Flink我创建了一个cdc任务，并且使用的是简单模式，在增量阶段增大并行度，会不会造成浪费资源？
Flink我创建了一个cdc任务，并且使用的是简单模式，在增量阶段增大并行度，会不会造成浪费资源，他后续算子会进行数据均衡吗？当我所有的算子都chain在一起的时候，会浪费资源吗？还是说他只能使用一个并行度的资源？
参考答案：
只要数据量不是特别大，其实没必要加大并行度，如果有一定数据量的话，加大并行度吧，并不会浪费资源，也会使用多并行度的。
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问题二：Flink为什么会随着时间增加busy会大？
flink cdc抽取hologres 2张表采用的增量模式，2个表的增量数据每天都在8000w左右，采用的会话窗口进行join设置了上下限30s，按insertorupdate模式写入的表。现在的问题是刚开始运行的时候sink端busy会随着时间增大，最后产生背压，需要无状态重启一下才能恢复 
参考答案：
Apache Flink 是一个分布式流处理框架，它设计用于处理大规模的数据流。在 Flink 中，随着时间的推移，作业可能会出现性能下降或者资源使用率增加（例如，CPU busy 增加）的情况。这种现象可能由多种因素引起，以下是一些可能导致 Flink 作业随着时间增加 busy 的原因：
资源不足：如果 Flink 作业的资源（如 CPU、内存）不足以处理当前的数据量，那么作业的性能可能会下降。随着数据量的增加，资源需求也会增加，如果资源没有相应地增加，就会导致资源使用率上升。
反压（Backpressure）：在 Flink 中，如果生产者（source）生成数据的速度快于消费者（sink）处理数据的速度，就会产生反压。反压会导致数据在系统中积压，增加资源的使用率。
状态管理：Flink 的状态管理可能会随着时间的推移而增加资源使用。例如，如果作业使用了大量的窗口操作或者状态后端存储，那么随着时间的推移，状态可能会变得越来越大，从而增加资源使用。
垃圾回收（GC）：在 Java 虚拟机（JVM）中，垃圾回收是一个重要的过程。如果垃圾回收过于频繁或者耗时过长，可能会导致 CPU 使用率增加。
网络和磁盘 I/O：如果作业需要频繁地读写磁盘或者进行网络通信，那么 I/O 操作可能会成为瓶颈，导致资源使用率增加。
配置不当：Flink 的配置参数设置不当也可能导致性能问题。例如，如果 checkpoint 的间隔设置得太短，那么频繁的 checkpoint 操作可能会消耗大量的资源。
数据倾斜：如果数据在处理过程中出现倾斜，即某些任务处理的数据量远大于其他任务，那么这些任务可能会成为瓶颈，导致整体性能下降。
代码优化：Flink 作业的代码实现也会影响性能。例如，不合理的数据分区策略、不高效的算子使用等都可能导致资源使用率增加。
为了诊断和解决这些问题，你可以采取以下措施：
监控和分析：使用 Flink 的监控工具（如 Flink Dashboard、Prometheus、Grafana 等）来监控作业的性能指标，如 CPU 使用率、内存使用率、反压情况等。
调整资源：根据监控数据调整作业的资源分配，确保有足够的资源来处理数据。
优化代码和配置：优化 Flink 作业的代码逻辑和配置参数，例如调整 checkpoint 间隔、优化状态后端存储、改进数据分区策略等。
垃圾回收调优：调整 JVM 的垃圾回收参数，减少垃圾回收的频率和影响。
负载均衡：确保数据在任务间均匀分配，避免数据倾斜。
通过这些方法，你可以有效地诊断和解决 Flink 作业随着时间增加 busy 的问题，从而保持作业的稳定和高效运行。
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问题三：Flink为什么还没有创建人筛选项？
Flink为什么还没有创建人筛选项？ 
参考答案：
得自己加一下 
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问题四：Flink为什么1.18没有这个hbase 连接包？是没开发 还是不需要这个包了？
Flink为什么1.18没有这个hbase 连接包？是没开发 还是不需要这个包了 
参考答案：
高版本flink， connector 工程 独立出去了
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问题五：Flink实时物化视图只能针对单表吧？
Flink实时物化视图只能针对单表吧？
参考答案：
是的
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