Flink 并发参数 parallelism 设置 - 优化作业性能的关键

Flink 中的并发参数 parallelism 指的是作业的并行度，即同时执行的任务数。它决定了作业中可以同时执行的任务数量，也可以理解为作业的并行度。\n\n在 Flink 中，可以通过以下方式设置并发参数 parallelism：\n1. 在程序中使用 setParallelism 方法：可以在 DataStream 或 DataSet 上使用 setParallelism 方法来设置并行度，例如：\n java\n DataStream<Integer> stream = env.fromElements(1, 2, 3);\n stream.setParallelism(3);\n \n\n2. 在 flink-conf.yaml 配置文件中设置：可以在 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 中设置默认的并行度，例如：\n \n parallelism.default: 3\n \n\n需要注意的是，并行度的设置需要根据具体的作业需求和集群资源进行调整，设置过低可能会导致作业执行效率低下，设置过高可能会导致资源浪费和性能下降。一般来说，可以根据数据量、任务复杂度、资源配置等因素进行合理调优。