Flink SQL的并行度如何单独设置，比如单独设置sink的并行度与其他不一致

Apache Flink SQL 提供了设置并行度的功能，但需要注意的是，Flink SQL 目前并不支持像 DataStream API 那样为每个算子单独设置并行度。在 Flink SQL 中，通常是在创建表或执行作业时指定一个全局的并行度。

然而，你可以通过一些间接的方式来实现类似的效果：

1. 数据分区：

   • 使用 PARTITION BY 语句在插入（INSERT）操作中对数据进行分区。
   • 这允许你控制数据如何分布到不同的任务实例上，从而达到类似调整并行度的目的。

2. 多级作业：

   • 创建多个独立的 Flink SQL 作业，并为每个作业设置不同的并行度。
   • 在第一个作业中处理和转换数据，然后将结果输出到另一个表或者中间存储系统（如 Kafka 或 HDFS），再由第二个作业读取这个中间结果并继续处理。

3. 自定义连接器：

   • 如果你需要为特定的 sink（比如数据库、消息队列等）设置不同的并行度，可能需要编写自定义的 Flink 连接器来实现。
   • 在连接器中，可以按照你的需求控制写入目标系统的并发程度。

4. 使用外部工具或框架：

   • 利用 Apache Beam、Kafka Connect 等其他开源工具或框架，在它们中实现更细粒度的并行度控制，然后再与 Flink SQL 结合使用。