&&大数据学习&&
🔥系列专栏： 👑哲学语录: 承认自己的无知，乃是开启智慧的大门
💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博主哦🤞
1 ）并行子任务和并行度
当要处理的数据量非常大时，我们可以把一个算子操作，"复制"多份到多个节点，数据来了之后就可以到其中任意一个执行。这样一来，一个算子任务就被拆分成了多个并行的"子任务"（subtasks），再将它们分发到不同节点，就真正实现了并行计算。
在Flink执行过程中，每一个算子（operator）可以包含一个或多个子任务（operator subtask），这些子任务在不同的线程、不同的物理机或不同的容器中完全独立地执行。
一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为其并行度（parallelism）。这样，包含并行子任务的数据流，就是并行数据流，它需要多个分区（stream partition）来分配并行任务。一般情况下，一个流程序的并行度，可以认为就是其所有算子中最大的并行度。一个程序中，不同的算子可能具有不同的并行度。
例如：如上图所示，当前数据流中有source、map、window、sink四个算子，其中sink算子的并行度为1，其他算子的并行度都为2。所以这段流处理程序的并行度就是2。
2 ）并行度的设置
在Flink中，可以用不同的方法来设置并行度，它们的有效范围和优先级别也是不同的。
（ 1 ）代码中设置
我们在代码中，可以很简单地在算子后跟着调用setParallelism()方法，来设置当前算子的并行度：
stream.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).setParallelism(2);
这种方式设置的并行度，只针对当前算子有效。
另外，我们也可以直接调用执行环境的setParallelism()方法，全局设定并行度：
env.setParallelism(2);
这样代码中所有算子，默认的并行度就都为2了。我们一般不会在程序中设置全局并行度，因为如果在程序中对全局并行度进行硬编码，会导致无法动态扩容。
这里要注意的是，由于keyBy不是算子，所以无法对keyBy设置并行度。
（2）提交应用时设置
在使用flink run命令提交应用时，可以增加-p参数来指定当前应用程序执行的并行度，它的作用类似于执行环境的全局设置：
bin/flink run --p 2 --c com.atguigu.wc.SocketStreamWordCount
./FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar
如果我们直接在Web UI上提交作业，也可以在对应输入框中直接添加并行度。
（3）配置文件中设置
我们还可以直接在集群的配置文件flink-conf.yaml中直接更改默认并行度：
parallelism.default: 2
这个设置对于整个集群上提交的所有作业有效，初始值为1。无论在代码中设置、还是提交时的-p参数，都不是必须的；所以在没有指定并行度的时候，就会采用配置文件中的集群默认并行度。在开发环境中，没有配置文件，默认并行度就是当前机器的CPU核心数。