Flink执行dataflow两次

是指Apache Flink在执行数据流处理任务时，可能会出现数据处理的重复执行情况。这种情况可能由于Flink的容错机制引起，当任务执行过程中发生故障或者数据丢失时，Flink会自动进行任务重启和数据恢复，以确保数据处理的准确性和完整性。

具体来说，Flink的容错机制是通过将数据流划分为有界的数据块（checkpoint）来实现的。当任务执行到某个checkpoint时，Flink会将当前的数据状态保存下来，包括输入数据、中间计算结果等。如果任务执行过程中发生故障，Flink可以根据保存的checkpoint信息进行任务的恢复，从而保证数据处理的连续性。

然而，在进行任务恢复时，Flink可能会出现数据处理的重复执行情况。这是因为在故障发生前的最后一个checkpoint之后的数据可能已经被处理过一次，但由于故障发生导致任务回滚到了之前的checkpoint状态，因此这部分数据需要重新进行处理。这样就导致了数据处理的重复执行。

为了解决这个问题，Flink引入了幂等性操作的概念。幂等性操作是指对同一数据进行多次操作，最终的结果与进行一次操作的结果相同。在Flink中，可以通过设计幂等性的数据处理逻辑来避免数据处理的重复执行。例如，在数据写入数据库的场景中，可以使用数据库的幂等性操作（如使用唯一键或者乐观锁）来确保同一数据只会被写入一次，从而避免重复写入。

总结起来，Flink执行dataflow两次是由于其容错机制引起的，当任务发生故障或者数据丢失时，Flink会进行任务重启和数据恢复，可能导致数据处理的重复执行。为了解决这个问题，可以设计幂等性的数据处理逻辑来避免重复执行。