当Flink时间窗口的数据量过大时，可以尝试以下解决方案：
调整窗口大小：适当调整时间窗口的大小，可以减少窗口内数据的数量，从而降低处理压力。
使用增量聚合：考虑使用增量聚合函数来减少窗口内数据的处理量，例如使用增量计数器而不是对所有数据进行聚合。
数据预处理：在数据进入窗口之前进行一些预处理，例如过滤掉一些不必要的数据，可以减少窗口内数据的数量。
并行处理：增加Flink作业的并行度，可以提高作业的处理能力，从而处理更大量的数据。
数据分片：将窗口内的数据进行分片处理，可以减少单个窗口的数据量，提高处理效率。
数据存储优化：考虑使用更高性能的数据存储系统，例如使用内存数据库或缓存系统，可以提高数据的读写速度。
通过以上方法，可以有效解决Flink时间窗口数据量过大的问题，提高作业的性能和稳定性。