理解Flink并行度
前言
我们先提出一个问题：一个算子操作是不是就是一个任务？那是不是程序中的算子数量，就是最终执行的任务数呢？
什么是并行计算
对于 Spark而言，是把根据程序生成的 DAG 划分阶段（stage）、进而分配任务的。而对于 Flink 这样的流式引擎，其实没有划分 stage 的必要。因为数据是连续不断到来的，我们完全可以按照数据流图建立一个“流水线”，前一个操作处理完成，就发往处理下一步操作的节点。如果说 Spark基于 MapReduce 架构的思想是“数据不动代码动”，那么 Flink 就类似“代码不动数据流动”，原因就在于流式数据本身是连续到来的、我们不会同时传输所有数据，这其实是更符合数据流本身特点的处理方式。
在大数据场景下，我们都是依靠分布式架构做并行计算，从而提高数据吞吐量的。既然处理完一个操作就可以把数据发往别处，那我们就可以将不同的算子操作任务，分配到不同的节点上执行了。这样就对任务做了分摊，实现了并行处理。
但是仔细分析会发现，这种“并行”其实并不彻底。因为算子之间是有执行顺序的，对一条数据来说必须依次执行；而一个算子在同一时刻只能处理一个数据。比如WordCount入门程序，一条数据到来之后，我们必须先用 source 算子读进来、再做 flatMap 转换；一条数据被 source读入的同时，之前的数据可能正在被 flatMap 处理，这样不同的算子任务是并行的。但如果多条数据同时到来，一个算子是没有办法同时处理的，我们还是需要等待一条数据处理完、再处理下一条数据——这并没有真正提高吞吐量。
所以相对于上述的“任务并行”，我们真正关心的，是“数据并