集群模式下 flink 如果是k8s 的application的话还支持这样吗?

你的source数据是反序列化后的字符串，一条数据可以绑定一个Bussinesskey(如订单id)吗？如果可以，那么可以根据这个key进行keyby，这样能扩并行度，且统一业务key的数据在一个并行度来保证分区有序，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”

在 Apache Flink 的 Kubernetes (k8s) 集成中，你可以使用 Application 模式来部署你的作业。在这个模式下，Flink 任务是作为一个独立的 Kubernetes 应用程序来运行的。

对于额外依赖包的管理，在 k8s 中，你有多种方式将外部库或依赖项包含到你的应用中：

1. 构建自定义 Docker 镜像：这是最常见的做法。你可以基于官方的 Flink Docker 镜像，然后添加自己的应用程序和依赖库，并重新构建一个新的镜像。这样，当你在 k8s 上启动 Flink 作业时，会使用这个包含了所有所需依赖的自定义镜像。

2. 使用 initContainers：Kubernetes 提供了 initContainers 功能，可以在主容器（即 Flink 运行的容器）启动之前执行一些初始化操作，例如下载并安装额外的依赖。这种方法允许你在不修改基础镜像的情况下动态地添加依赖。

3. 挂载卷：如果你的依赖文件存储在一个共享的网络文件系统或者云存储上，你可以将这些文件挂载到 Flink 容器中，使得容器能够访问到这些依赖。

4. 使用 ConfigMaps 和 Secrets：Kubernetes 的 ConfigMaps 和 Secrets 可以用来存储配置信息和敏感数据，如密钥和证书。虽然它们通常不用于存储大型的二进制文件，但可以考虑将小的依赖文件存储为 ConfigMap 或 Secret，并在 Flink 容器中挂载它们。

总之，在 Kubernetes 的 Application 模式下，你需要采用上述方法之一来处理额外的外部包，而不是直接通过 -C 参数指定。这是因为 -C 参数是在本地环境中的 CLI 工具 ./bin/flink run 命令中使用的，而 Kubernetes 环境中并没有类似的机制。