1、Task
flink中每个算子就是一个Task，比如flatMap、map、sum是一个Task。
2、SubTask
算子有几个并行度SubTask的数量就是几，比如
3、算子并行度
算子并行度指的是每个算子的并行度，可用env.setParallelism(1);设置所有算子的并行度，也可以对每个算子单独设置，通过降数据流划分为多个并行的算子实例（SubTask）可实现数据的并行处理。
一个Job的并行度是算子并行度的最大值，比如一个Job中有map算子并行度是2、filter算子并行度是4，则任务并行度就是4。
总结：Flink中，每一个算子都可以成为一个独立任务(task)。
