并行度

Flink程序的执行具有并行、分布式的特性。
在执行过程中，一个流（stream）包含一个或多个分区（stream partition），而每一个算子（operator）可以包含一个或多个子任务（operator subtask），这些子任务在不同的线程、不同的物理机或不同的容器中彼此互不依赖地执行。

一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为其并行度（parallelism）。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。

• 一个特定算子的子任务（subTask)的个数被称之为它的并行度（parallelism), 一般情况下，一个stream的并行度可以认为是其所有算子中最大的并行度。

上图中，A的并行度为4，需要4个slot。BCDE以此类推。

• 一个程序中，不同的算子可能具有不同的并行度
  算子之间传输数据的形式可以是 one-to-one (forwarding) 的模式也可以是redistributing 的模式，具体是哪一种形式，取决于算子的种类。

• One-to-one：stream维护者分区以及元素的顺序（比如source和map之间）意味着map算子的子任务看到的元素的个数以及顺序跟source算子的子任务生产的元素的个数、顺序相同。map、filter、flatMap等算子都是one-to-one的对应关系。

• Redistributing: stream的分区会发生改变。每一个算子的子任务依据所选择的transformation发送数据到不同的目标任务。例如：keyBy基于hashCode重分区、而broadcast和rebalance会随机重新分区，这些算子都会引起redistribute过程，而redistribute过程就类似于Spark中的shuffle过程。