换一个思路思考问题，可能Flink问题就迎刃而解了

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.table.api.*;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;

import java.util.Properties;

public class SlsToKafkaExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 初始化 Flink 环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // 注册 SLS Source 表（使用查询下推）
        tableEnv.executeSql(
            "CREATE TABLE sls_logs (\n" +
            "  __time TIMESTAMP(3),\n" +
            "  level STRING,\n" +
            "  message STRING,\n" +
            "  user STRING\n" +
            ") WITH (\n" +
            "  'connector' = 'aliyun-log',\n" +
            "  'project' = 'your-project',\n" +
            "  'logstore' = 'your-logstore',\n" +
            "  'endpoint' = 'cn-hangzhou.log.aliyuncs.com',\n" +
            "  'access.id' = 'your-access-key-id',\n" +
            "  'access.key' = 'your-access-key-secret',\n" +
            "  'consumer.group' = 'flink-consumer-group',\n" +
            "  'query' = 'level:ERROR',\n" +
            "  'start.time' = 'now - 30m'\n" +
            ")"
        );

        // 用 Table API 查询数据
        Table resultTable = tableEnv.sqlQuery(
            "SELECT level, message, user FROM sls_logs WHERE user IS NOT NULL"
        );

        // 将 Table 转换为 DataStream<Row>
        DataStream<Row> rowStream = tableEnv.toDataStream(resultTable);

        // 做一个简单的 Row → String 转换
        DataStream<String> jsonStream = rowStream.map(row -> {
            String level = String.valueOf(row.getField("level"));
            String message = String.valueOf(row.getField("message"));
            String user = String.valueOf(row.getField("user"));
            return String.format("{\"level\":\"%s\", \"message\":\"%s\", \"user\":\"%s\"}", level, message, user);
        });

        // Kafka Producer 配置
        Properties kafkaProps = new Properties();
        kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");

        FlinkKafkaProducer<String> kafkaSink = new FlinkKafkaProducer<>(
            "sls-flink-output",                  // Kafka topic
            new SimpleStringSchema(),           // 序列化 schema
            kafkaProps
        );

        // Sink 到 Kafka
        jsonStream.addSink(kafkaSink);

        // 执行 Flink 作业
        env.execute("SLS Table API to Kafka");
    }
}