问题一：有没有办法把flink Row类转换为Object
基于flink做二次开发中，需要将flink SQL执行结果打印到会话中，会话中执行结果打印流程固定打印List类型数据。 大部分查询引擎(比如presto)都会在ResultSet中提供getObject方法，flink中如何实现？*来自志愿者整理的flink邮件归档
参考答案：
你要的是这个功能么？ 1.11 上已经支持了。
CloseableIterator result = Table#execute#collect()*来自志愿者整理的flink邮件归档
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问题二：flinksql 输出到kafka用的fixed的方式 结果都输出到一个topic分区了
rt*来自志愿者整理的flink邮件归档
参考答案：
当 sink 的并发 小于 kafka partition 个数，同时 sink 并发只有一个时，FixPartitioner 会导致只会往一个分区发数据。 详见 FixPartitioner[1] 的实现，其中 parallelInstanceId 表示 subtask 的 编号，从0开始；partitions.length 表示该 topic 的分区个数， 最后返回该 subtask 应该往哪个分区发数据。
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问题三：Flink cdc mysql 字段是datetime类型时0000-00-00 00:00:0
当我mysql字段时datetime并且字段值是0000-00-00 00:00:00时，会被转成1970-01-01T00:00，如果我应该如何操作才能保证跟原数值保持一致？ 输出的结果： 2> (true,1,zhangsan,18,1970-01-01T00:00) 3> (true,2,lisi,20,2020-11-11T14:17:46) 4> (true,3,wangwu,99,1970-01-01T00:00) 1> (true,4,zhaoliu,77,1970-01-01T00:00) 日志信息： 2020-11-11 14:30:37,418 - 19755 WARN [debezium-mysqlconnector-mysql_binlog_source-snapshot] io.debezium.connector.mysql.MySqlValueConverters:852 - Invalid value '0000-00-00 00:00:00' stored in column 'rigist_time' of table 'test.boos' converted to empty value 2020-11-11 14:30:37,424 - 19761 WARN [debezium-mysqlconnector-mysql_binlog_source-snapshot] io.debezium.connector.mysql.MySqlValueConverters:852 - Invalid value '0000-00-00 00:00:00' stored in column 'rigist_time' of table 'test.boos' converted to empty value 2020-11-11 14:30:37,424 - 19761 WARN [debezium-mysqlconnector-mysql_binlog_source-snapshot] io.debezium.connector.mysql.MySqlValueConverters:852 - Invalid value '0000-00-00 00:00:00' stored in column 'rigist_time' of table 'test.boos' converted to empty value*来自志愿者整理的flink邮件归档
参考答案：
写个 UDF 再把 1970-01-01T00:00 转回去？*来自志愿者整理的flink邮件归档
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问题四：背压问题排查疑问求解
flink项目的DAG如图： http://apache-flink.147419.n8.nabble.com/file/t1014/Dingtalk_20201111100815.jpg ，job任务每晚高峰期就会出现背压问题，checkpoint超时。图中，a，b,c全部出现背压，d,e,f正常，根据 背压排查思路 http://www.whitewood.me/2019/11/03/Flink-%E5%8F%8D%E5%8E%8B%E5%88%86%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%A4%84%E7%90%86/ ，应该c是根源，奇怪的是查看c的metrics（outPoolUsage、inPoolUsage 、floatingBuffersUsage、exclusiveBuffersUsage ),数据显示都是0，是不是可以理解c自身处理能力导致了背压了呢，至于gc这块，差不多跑一天左右，gc次数1400左右，还有逻辑场景里，基本是keyby->window->reduce这种，中间涉及到了Set集合存储用户id,Map存储耗时和次数（主要用来计算99line,95line,将耗时时间作为key,同时间的记录数做value，减少集合大小），还有数据倾斜这块，a的并行度给kafka的partation一致，而且a,b,c,d,e,f的subtasks基本均衡，整个运行期间也没出现异常信息，像这种现象，该如何定位到问题点呢*来自志愿者整理的flink邮件归档
参考答案：
按照你描述，出问题的是def中任意1个或多个。不会是c的问题哈。*来自志愿者整理的flink邮件归档
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问题五：flink tm cpu cores设置
flink on yarn per模式，tm能设置cpu cores的数量吗？*来自志愿者整理的flink邮件归档
参考答案：
设置yarn.containers.vcores这个参数就可以了*来自志愿者整理的flink邮件归档
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