Apache flink Flink从一个jar运行多个作业

我有两份工作，从卡夫卡的两个主题中读取数据。每个作业的业务逻辑不同，可以并行运行，但它们使用的是任何公共库、函数，。。。所以我在一个java项目中写了两个作业。我对上面的两项工作有任何疑问：

Opt1：上传一个jar（一个主类包含两个流），然后运行一个作业

=>但通过检查点，作业1可能会影响作业2，并影响性能

Opt2：上传一个jar（2个主类对应2个流），并通过EntryClass运行2个作业：

=>但是当我运行2个作业时，我捕获到一个错误

org.apache.kafka.common.config.ConfigException:无效值org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer for configuration key.serializer:找不到类org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer。

如果我只运行1个作业，将不会出现错误。我认为flink在部署相同的2个文件jar时会发生冲突

Opt3：每个作业构建一个jar并运行与2个jar对应的2个作业：

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=>我认为类似的选项2。

除非你确定自己有问题，否则越简单越好。因此，我首先将一个jar与一个工作流（您的Opt1）结合使用，只有当您遇到问题时，我才会考虑创建两个jar（每个jar都有自己的工作流），同时在集群（您的Opt3）上运行

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另外，您在使用Opt2时遇到的问题听起来像是jar的打包问题。

因为我使用了检查点，如果我使用Opt1，stream1将受stream2的影响。我喜欢Opt2，但正如你所说，我的罐子似乎有包装问题。我不明白。所以你已经做了测试，发现了一个单作业方法无法解决的检查点问题？是的，有两个流和检查点的单作业会出现错误（检查点非常慢并且崩溃），因为流1的速度非常快，流2的速度较慢。流的速度不应该影响您的检查点，只影响用于状态的键空间的基数。