并行度（Parallelism）

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。

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。

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。

• 代码中设置

// 这种方式设置的并行度，只针对当前算子有效。
stream.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).setParallelism(2);
//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);

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。

• 提交应用时设置

# flink run命令提交应用时，增加-p参数来指定当前应用程序执行的并行度,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

• 配置文件中设置

#在集群的配置文件flink-conf.yaml中直接更改默认并行度
# 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
# 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。
parallelism.default: 2

并行度的优先级：
代码：算子 > 代码：env > 提交时指定 > 配置文件

算子间的数据传输模式：

一个数据流在算子之间传输数据的形式可以是一对一（one-to-one）的直通（forwarding）模式，也可以是打乱的重分区（redistributing）模式，具体是哪一种形式，取决于算子的种类。

• 一对一（One-to-one，forwarding）
  这种模式下，数据流维护着分区以及元素的顺序。比如source和map算子，source算子读取数据之后，可以直接发送给map算子做处理，它们之间不需要重新分区，也不需要调整数据的顺序。
• 重分区（Redistributing）
  在这种模式下，数据流的分区会发生改变。比如图中的map和后面的keyBy/window算子之间，以及keyBy/window算子和Sink算子之间，都是这样的关系。

算子链（Operator Chain）

在Flink中，并行度相同的一对一（one to one）算子操作，可以直接链接在一起形成一个“大”的任务（task），这样原来的算子就成为了真正任务里的一部分，如下图所示。每个task会被一个线程执行。这样的技术被称为“算子链”（Operator Chain）。

Flink默认会按照算子链的原则进行链接合并，如果我们想要禁止合并或者自行定义，也可以在代码中对算子做一些特定的设置：

// 禁用算子链
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).disableChaining();

// 从当前算子开始新链
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).startNewChain()