01 引言
在前面的博客，我们学习了Flink的一些高级API，有兴趣的同学可以参阅下：
- 《Flink教程（01）- Flink知识图谱》
- 《Flink教程（02）- Flink入门》
- 《Flink教程（03）- Flink环境搭建》
- 《Flink教程（04）- Flink入门案例》
- 《Flink教程（05）- Flink原理简单分析》
- 《Flink教程（06）- Flink批流一体API（Source示例）》
- 《Flink教程（07）- Flink批流一体API（Transformation示例）》
- 《Flink教程（08）- Flink批流一体API（Sink示例）》
- 《Flink教程（09）- Flink批流一体API（Connectors示例）》
- 《Flink教程（10）- Flink批流一体API（其它）》
- 《Flink教程（11）- Flink高级API（Window）》
- 《Flink教程（12）- Flink高级API（Time与Watermaker）》
- 《Flink教程（13）- Flink高级API（状态管理）》
- 《Flink教程（14）- Flink高级API（容错机制）》
衔接之前的文章，本文要讲的是Flink里面的并行度。
02 并行度
2.1 并行度定义
并行度：一个Flink程序由多个Operator组成(source、transformation和 sink)， 一个Operator由多个并行的Task(线程)来执行， 一个Operator的并行Task(线程)数目就被称为该Operator(任务)的并行度(Parallel)。
2.2 并行度指定方式
2.2.1 Operator Level（算子级别）
一个算子、数据源和sink的并行度可以通过调用 setParallelism()方法来指定
2.2.2 Execution Environment Level（Env级别）
执行环境(任务)的默认并行度可以通过调用setParallelism()方法指定。为了以并行度3来执行所有的算子、数据源和data sink， 可以通过如下的方式设置执行环境的并行度：
执行环境的并行度可以通过显式设置算子的并行度而被重写
2.2.3 Client Level(客户端级别,推荐使用)
并行度可以在客户端将job提交到Flink时设定。
对于CLI客户端，可以通过-p参数指定并行度
./bin/flink run -p 10 WordCount-java.jar
2.2.4 System Level（系统默认级别,尽量不使用）
在系统级可以通过设置flink-conf.yaml文件中的parallelism.default属性来指定所有执行环境的默认并行度：
上图流程描述：
- Example1：在
fink-conf.yaml中taskmanager.numberOfTaskSlots默认值为1，即每个Task Manager上只有一个Slot，此处是3，Example1中，WordCount程序设置了并行度为1，意味着程序Source、Reduce、Sink在一个Slot中，占用一个Slot - Example2：通过设置并行度为2后，将占用2个
Slot - Example3：通过设置并行度为9，将占用9个
Slot - Example4：通过设置并行度为9，并且设置
sink的并行度为1，则Source、Reduce将占用9个Slot，但是Sink只占用1个Slot
2.3 并行度注意点
并行度注意点：
- 并行度的优先级：算子级别 >
env级别 >Client级别 > 系统默认级别 (越靠前具体的代码并行度的优先级越高)； - 如果
source不可以被并行执行，即使指定了并行度为多个，也不会生效； - 在实际生产中，我们推荐在算子级别显示指定各自的并行度，方便进行显示和精确的资源控制；
slot是静态的概念，是指taskmanager具有的并发执行能力;parallelism是动态的概念，是指程序运行时实际使用的并发能力。
03 文末
本文主要讲解了与Flink相关的并行度，谢谢大家的阅读，本文完！
