请问下 一个flink 程序 多分支sink 是还是被拆成了两个作业怎么解决呢 ?

这个问题可能是由于Flink的并行度设置导致的。你可以尝试调整Flink的并行度，使得多个分支的Sink操作能够在同一个作业中执行。具体来说，你可以在创建StreamExecutionEnvironment时，通过调用setParallelism()方法来设置并行度。例如：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1); // 将并行度设置为1，这样多个分支的Sink操作就会在同一个作业中执行

另外，你也可以尝试使用UNION ALL或者UNION来合并多个分支的结果，然后再进行输出。这样也可以避免被拆分成多个作业。例如：

stmtSet.addInsertSql("SELECT * FROM table1");
stmtSet.addInsertSql("SELECT * FROM table2");
stmtSet.addInsertSql("SELECT * FROM table3");
// ...
String unionSql = stmtSet.toSql();
stmtSet.clear();
stmtSet.addInsertSql(unionSql);

以上两种方法都可以试试看，看哪种方法能够解决你的问题。

这个问题可能是由于Flink的作业拆分策略导致的。Flink默认会根据数据流的大小和并行度来拆分作业，如果一个作业的数据流太大或者并行度太高，可能会导致作业被拆分成多个子作业。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 调整Flink的并行度。可以通过设置StreamExecutionEnvironment的setParallelism方法来调整并行度。但是需要注意的是，增加并行度可能会增加资源消耗，需要根据实际情况进行调整。

2. 调整Flink的作业拆分策略。可以通过设置StreamExecutionEnvironment的getStreamingMode方法来调整作业拆分策略。例如，可以设置为StreamExecutionEnvironment.SESSION_MODE，这样Flink会尽量将同一个会话内的数据流合并成一个作业，从而减少作业拆分的数量。

3. 优化SQL语句。如果可能的话，可以尝试优化SQL语句，减少查询的数据量，从而减少作业拆分的数量。

4. 如果以上方法都无法解决问题，可以考虑使用Flink的批处理模式。在批处理模式下，Flink会将所有的数据流合并成一个作业，从而避免作业拆分的问题。但是需要注意的是，批处理模式可能会增加资源消耗，需要根据实际情况进行调整。