如果你在使用 Apache Flink 1.8.0 执行 SQL，并且没有用到 Kafka，但却遇到了与 Kafka 相关的错误，那么可能是由以下几个原因导致的：
依赖问题：尽管你的 SQL 语句没有直接使用 Kafka，但你的项目中可能包含了 Kafka 的相关依赖。这可能是因为你的项目是基于某个包含 Kafka 依赖的 Flink 模板或框架创建的，或者是你不小心将 Kafka 的依赖加入了项目中。
配置问题：在 Flink 的配置文件中（例如 flink-conf.yaml），可能有一些与 Kafka 相关的配置被错误地设置了。例如，可能有一些默认的连接器或源的配置被误设置为 Kafka，尽管你没有在 SQL 语句中引用它。
动态表定义：如果你的 SQL 语句中涉及到了表的定义，而这些表是通过 Flink 的表描述符（TableDescriptor）或者外部表（ExternalTable）定义的，并且这些定义与 Kafka 有关，那么即使没有直接在 SQL 中使用 Kafka，也可能会触发与 Kafka 相关的错误。
内部实现：有时 Flink 的一些内置功能或连接器可能间接地使用了 Kafka，比如某些日志收集或监控功能。这些功能可能默认开启了，并且在后台使用了 Kafka，即使你的 SQL 语句并没有直接引用它。
插件或扩展：你可能安装了一些 Flink 的插件或扩展，这些插件或扩展可能依赖了 Kafka，即使你没有直接使用它们。
为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：
检查依赖：检查你的项目的依赖关系，确保没有不必要地包含 Kafka 的依赖。
检查配置：查看 Flink 的配置文件，特别是与 Kafka 相关的配置项，确保它们没有被错误地设置。
检查表定义：如果你使用了表描述符或外部表来定义表，请检查这些定义是否与 Kafka 有关。
检查日志：仔细查看 Flink 的日志输出，看是否有更详细的错误信息或堆栈跟踪，这可以帮助你定位问题的根源。
查阅文档：查阅 Flink 的官方文档或相关社区，看看是否有其他人遇到了类似的问题，并找到了解决方案。
更新或降级：考虑更新 Flink 到一个更新的版本（如果可能），或者尝试降级到一个更稳定的版本，看看问题是否得到解决。
如果以上步骤都不能解决问题，你可能需要提供更多的信息，比如完整的错误信息、你的 SQL 语句、Flink 的配置文件等，以便进一步分析问题。