有一张 kafka 流表 logClient(id int, name string, price double)，一张实现了 SupportsFilterPushDown 的 customConnector 维表 product(id int, name string, value double)，实现了自定义函数 MyUDF(double d1, double d2) 用于自定义逻辑计算并支持该算子的下推。 在 Stream-Table Join 的场景下，下列 SQL 并没有将算子进行下推，而是通过 TableScan 将所有算子提到 Join 节点进行计算，请问是否有什么选项可以开启下推？（类似与 nestedloop-join，计算推到 product 表数据源进行） SELECT A.id, A.name, B.name FROM logClient AS A, product AS B WHERE MyUDF(B.value, A.price) < xxx; 另外，Kafka 和 customConnector 均支持并行，在 Join 计算时期望使用 BROADCAST 模式，将 product 表在 logClient 流表的每个 partition 上进行计算，但似乎目前 Flink 流-表 Join 的 distribution 模式仅支持 SINGLETON 和 HASH[KEY]（StreamExecExchange.java Line106 的 switch case），后续社区是否会考虑支持更多的 distributionType?
非常感谢！
