在Flink中连接历史数据时，一个源的速度比另一端慢得多

。这种情况下，可以采取以下几种解决方案：

1. 增加并行度：通过增加源的并行度，可以提高整体的处理速度。Flink支持将一个源拆分成多个并行的子任务，每个子任务负责处理源数据的一部分。这样可以充分利用集群资源，提高处理效率。
2. 异步IO：对于慢速源，可以使用异步IO来提高处理速度。Flink提供了异步IO的功能，可以将慢速源的读取操作异步化，不阻塞整个任务的执行。这样可以在等待慢速源的数据时，同时处理其他任务，提高整体的吞吐量。
3. 缓存数据：可以将慢速源的数据缓存在内存或者其他高速存储介质中，以提高读取速度。可以使用Flink的状态管理功能，将慢速源的数据缓存在状态中，当需要使用时直接从状态中读取，避免频繁的读取慢速源。
4. 数据分区：如果慢速源的数据可以按照某种规则进行分区，可以将数据分散到多个子任务中处理。这样可以减少单个子任务需要处理的数据量，提高整体的处理速度。
5. 优化数据传输：可以通过优化数据传输的方式来提高处理速度。例如，可以使用压缩算法减小数据的传输量，减少网络传输的开销。可以使用Flink提供的数据序列化功能，将数据序列化为二进制格式，减少数据传输的大小。

总之，在Flink中连接历史数据时，一个源的速度比另一端慢得多，可以通过增加并行度、使用异步IO、缓存数据、数据分区和优化数据传输等方式来提高整体的处理速度。具体的解决方案需要根据具体的场景和需求来确定。