Flink应用程序在一个分布式环境中并行执行。当一个数据流程序提交到作业管理器（JobManager）执行时，系统将会创建一个数据流图，然后准备执行需要的操作符。每一个操作符将会并行化到一个或者多个任务中去。每个算子的并行任务都会处理这个算子的输入流中的一份子集。一个算子并行任务的个数叫做算子的并行度。它决定了算子执行的并行化程度，以及这个算子能处理多少数据量。
算子的并行度可以在执行环境这个层级来控制，也可以针对每个不同的算子设置不同的并行度。默认情况下，应用程序中所有算子的并行度都将设置为执行环境的并行度。执行环境的并行度（也就是所有算子的默认并行度）将在程序开始运行时自动初始化。如果应用程序在本地执行环境中运行，并行度将被设置为CPU的核数。当我们把应用程序提交到一个处于运行中的Flink集群时，执行环境的并行度将被设置为集群默认的并行度，除非我们在客户端提交应用程序时显式的设置好并行度。
parallelism指的是并行度的意思。在 Flink 框架中代表每个任务的并行度，适当的提高并行度可以大大提高 job 的执行效率。
slot指的是任务槽位的意思，flink中任务的并行性由每个 Task Manager 上可用的 slot 决定。
并行度是动态概念，任务槽数量是静态概念。并行度<=任务槽数量。一个任务槽最多运行一个并行度。
一、如何设置flink job的parallelism
（1）在flink的配置文件中flink-conf.yaml，默认的并行度为1；
parallelism.default: 1
（2）在通过shell方式提交flink job的时候，可以使用-p指定程序的并行度；
./bin/flink run -p 10 ../word-count.jar
（3）在flink job程序内设置并行度；
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(10);
（4）每个算子指定并行度；
data.keyBy(new xxxKey())
.flatMap(new xxxFlatMapFunction()).setParallelism(2)
.map(new xxxMapFunction).setParallelism(2)
.addSink(new xxxSink()).setParallelism(1)
上面每个算子设置的并行度优先级要高于前面 env设置的并行度，然后才是配置文件中默认并行度。
二、如何理解flink中的slot？
slot 是指 taskmanager 的并发执行能力。
flink-conf.yaml中默认taskmanager.numberOfTaskSlots=1
下面，我们设置taskmanager.numberOfTaskSlots=3；即每一个 taskmanager 中分配 3 个 TaskSlot, 3 个 taskmanager 一共有 9 个 TaskSlot。
三、调整parallelism并行度设置
parallelism 是指 taskmanager 实际使用的并发能力。
parallelism.default=1；即运行程序默认的并行度为 1，9 个 TaskSlot 只用了 1 个，有 8 个空闲。设置合适的并行度才能提高效率。
parallelism 是可配置；下面我们调整parallelism 并行度。
图中 example2 每个算子设置的并行度是 2， example3 每个算子设置的并行度是 9，所有slot槽位都占用了。
example4 除了 sink 是设置的并行度为 1，其他算子设置的并行度都是 9。数据从其他TaskManagers上的所有槽位流到这个Sink接收器上。
