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一个可能的解释是，配置文件中的execution和planner设置直接影响了Flink如何处理数据。默认的execution设置为streaming，这适用于处理实时数据流，但在某些情况下，批量处理可能提供了更好的性能或数据一致性。与此同时，planner设置到batch说明Flink使用批量处理模式。

用户提到的现象显示，无论是创建Hive表还是Flink流表，由于type: streaming和batch都能正常工作，说明它们在不同的数据量和处理需求下都可以有效使用。特别是在处理外部日志文件时，批量处理能完全读取数据，而流处理则可能遇到读取逻辑上的问题。这可能是因为批处理模式更适合处理完整的、离散的数据集，而流处理则需要数据持续生成。

通过这些分析，可以得出配置文件中的execution设置直接反映了Flink处理数据的方式，从而影响了查询和处理性能。

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