在我看来，Processing Time Temporal Join用于流和外部数据库，并且始终join根据连接条件获取外部数据库中的最新值。另外，Processing Time Temporal Join当the external table is not feasible to materialize the table as a dynamic table within Flink.
类似地，Lookup Join用于流和外部数据库，并且始终是look up基于连接条件的外部数据库中的值。
Flink中会Lookup Join具体化外部数据库表吗？他们之间有什么区别？
我有一个关于将数据放入 Kafka 主题的流作业，还有另一个使用 kafka 主题中的数据的流作业。我的Kafka集群的分区号的配置是3。
当我将作业的并行度设置为 时4，只有 3 个插槽忙于生成数据，并且只有 3 个消费者子任务获取数据。
考虑到任务槽数量的限制，我想将并行度改为1. 但是，当我将作业的并行度设置为 时1，只1 consumer task slot获得了数据。
在我看来，即使我将并行度设置为1，我仍然将数据下沉到3个分区中，并且可以有3个消费者子任务消费数据。
为什么只有一个消费者子任务在这里工作？