推荐答案
在 Apache Flink 中，可以通过以下几种方式配置任务的并行度：
全局并行度配置： 在
flink-conf.yaml配置文件中，可以通过设置parallelism.default参数来指定全局默认的并行度。parallelism.default: 4
代码中设置并行度： 在 Flink 程序中，可以通过
setParallelism()方法为每个算子单独设置并行度。DataStream<String> dataStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties)); dataStream.map(new MyMapFunction()).setParallelism(4);执行环境并行度： 可以在创建执行环境时设置全局并行度。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(4);
命令行参数： 在提交 Flink 作业时，可以通过命令行参数
-p或--parallelism来指定并行度。flink run -p 4 -c com.example.MyJob myJob.jar
本题详细解读
1. 全局并行度配置
全局并行度配置适用于整个 Flink 集群中的所有作业。通过在 flink-conf.yaml 中设置 parallelism.default，可以为所有作业设置一个默认的并行度。这种方式适合在集群级别统一管理并行度，避免在每个作业中重复设置。
2. 代码中设置并行度
在 Flink 程序中，可以通过 setParallelism() 方法为每个算子单独设置并行度。这种方式适合在作业中针对不同的算子设置不同的并行度，以优化资源利用和性能。
3. 执行环境并行度
在创建执行环境时设置全局并行度，适用于整个作业中的所有算子。这种方式适合在作业级别统一管理并行度，避免在每个算子中重复设置。
4. 命令行参数
通过命令行参数设置并行度，可以在提交作业时灵活调整并行度，而不需要修改代码或配置文件。这种方式适合在作业提交时根据实际需求动态调整并行度。
注意事项
- 并行度的设置应根据集群的资源情况和作业的计算需求进行合理配置。过高的并行度可能导致资源浪费，而过低的并行度可能导致计算瓶颈。
- 并行度的设置应考虑到数据的分区和分布情况，以确保数据能够均匀地分布在各个并行任务中，避免数据倾斜问题。