请教一下，emr-flink 的flinkSQL如何只针对source表单独设置并行度呢？

要在EMR-Flink的Flink SQL中针对source表单独设置并行度，尤其是对于Kafka source表，您可以遵循以下步骤操作：

1. 开启多SSG模式：

   • 首先，您需要进入作业的部署详情页面，在资源配置区域选择“专家模式”。然后，打开“多SSG模式”开关，这允许为每个算子分配独立的Slot，从而实现单独的资源和并行度配置。

2. 配置Source算子的并行度：

   • 在多SSG模式下，点击目标VERTEX框上的展开图标，找到Kafka source算子对应的Slot框。
   • 点击算子上的配置图标，单独修改该source算子的并发数（并行度）。确保设置的并发数与Kafka topic的分区数相匹配或成比例，以避免数据倾斜和资源浪费。例如，如果Kafka topic有16个分区，建议设置并发度为16、8或4。

3. 应用并确认设置：

   • 完成并行度配置后，点击确定保存设置。这将使得Kafka source算子拥有独立于作业其他部分的并行度配置，提高了灵活性和资源利用效率。

通过以上步骤，您可以为Kafka source表单独设置并行度，不必受限于全局并行度设置，从而更好地适配不同topic分区数的场景，避免资源过度分配或不足的问题。

相关链接
配置作业资源 专家模式（细粒度） https://help.aliyun.com/zh/flink/user-guide/configure-deployment-resources

这通常是通过使用 Flink SQL 的动态分区（Dynamic Partitioning）功能来实现的，该功能允许您根据特定的条件动态地分配分区。

以下是设置 Kafka 源的并行度的步骤：

创建 Kafka 表：首先，您需要创建一个 Kafka 表来指定 Kafka 源的详细信息。在创建 Kafka 表时，您可以通过设置并行度参数来指定每个分区的并行度。
使用动态分区：在您的 Flink SQL 查询中，您可以使用动态分区功能来根据您的业务逻辑来分配分区。动态分区允许您在查询中指定分区键，并根据这个键来分配分区。
指定并行度：在创建 Kafka 表时，您可以指定每个分区的并行度。这通常是通过设置表属性来实现的，例如：
在这里，'parallelism' = 'your_parallelism' 指定了每个分区的并行度。您需要根据您的 Kafka 主题的分区数来调整这个值。

在EMR-Flink（或Apache Flink）中，针对Kafka Source表单独设置并行度是一个比较特定的需求，因为Flink的并行度设置通常是在执行环境（Execution Environment）或算子（Operator）级别进行的。然而，从Flink 1.12版本开始，社区通过FLIP-146等提案增强了Flink SQL DynamicTableSource/Sink接口的并行度设置能力，使得对Source和Sink的并行度进行独立设置成为可能。

对于Kafka Source表单独设置并行度，可以考虑以下几种方法：

1. 使用Flink SQL的WITH子句中的scan.parallelism参数
   在Flink SQL中，可以通过在创建表的WITH子句中添加scan.parallelism参数来指定Kafka Source的并行度。但需要注意的是，这个参数的支持可能取决于你使用的Flink版本和Kafka Connector的实现。例如：
   注意：scan.parallelism参数并不是所有版本的Flink或Kafka Connector都支持，这可能需要你查阅你所使用的Flink版本的官方文档或源代码来确认。

2. 自定义Kafka Source并设置并行度
   如果上述方法不适用，你可以考虑自定义Kafka Source，并在其中设置并行度。这通常涉及到实现SourceFunction接口或继承RichParallelSourceFunction类，并在Flink程序中显式地添加这个Source，并调用setParallelism()方法来设置并行度。然而，这种方法在Flink SQL中可能不太直观，因为Flink SQL更倾向于使用声明式的方式来定义数据源和转换。

3. 使用Flink的底层API来包装Flink SQL
   另一种方法是在Flink SQL的外部，使用Flink的DataStream API来包装你的Kafka Source，并设置并行度，然后再将DataStream转换为Table。这可以通过StreamTableEnvironment的fromDataStream方法来实现。但这种方法会破坏Flink SQL的声明式特性，并增加代码的复杂性。

您可以在Flink SQL中针对特定的源表设置并行度。对于Kafka Source，您可以使用WITH语句来配置源表的并行度。例如：

在这里，your_desired_parallelism替换为您想要的并行度值。这样即使全局并行度很高，Kafka Source表也可以按照您指定的并行度运行，提高系统的灵活性。请确保设置的并行度不超过Kafka主题的分区数，以避免并行度过大导致数据不完整。

专家模式有的
为了能够为单独的算子（如Source）设置资源，需要开启“多SSG模式”。这会让每个算子拥有自己独立的Slot，从而可以单独配置资源。

参考文档

基于 Flink Streaming api，要给 Kafka Source 指定并行度，只需要在 env.addSource() 后面调用 setParallelism() 方法指定并行度就可以，如下：

val kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer[ObjectNode](topic, new JsonNodeDeserializationSchema(), Common.getProp)
val stream = env.addSource(kafkaSource)
        .setParallelism(12)

——参考链接。

在EMR-Flink或任何Flink环境中，你不能直接在Flink SQL中单独为source表设置并行度。Flink SQL的并行度通常受到作业的整体并行度和数据源连接器的并行度属性的影响。然而，你可以通过以下几种方式间接控制source的并行度：

修改整体并行度：
你可以通过修改Flink集群的默认并行度或在提交作业时通过参数指定并行度，从而间接影响source的并行度。例如，使用--parallelism参数提交Flink作业。
在DDL语句中指定并行度：
虽然在Flink SQL中直接设置source的并行度不被直接支持，但你可以在创建source的DDL语句中尝试使用WITH ('parallelism' = 'N')语法来指定并行度。然而，这种设置可能会被Flink的优化器覆盖，因为它会根据整个作业的拓扑结构和资源分配来决定最佳的并行度。
使用Table API或DataStream API：
如果你使用Flink的Table API或DataStream API，可以在注册source表或创建source时显式地设置并行度。例如：
然后，你可以将DataStream转换为Table，并使用Flink SQL进行查询。
使用Flink SQL的资源提示：
你可以在Flink SQL查询中使用/+ OPTIONS('parallelism'='N') /这样的资源提示来尝试控制并行度。但是，这种提示同样可能被优化器忽略，取决于查询计划的全局最优性。
然而，最推荐的做法是在使用Table API或DataStream API时显式地设置并行度，这是因为这种方式更加直接并且可以更精确地控制source的并行度。

请注意，设置并行度时需要考虑集群资源的限制和数据源的特性，以确保最佳的性能和资源利用率。如果数据源本身支持并行读取，则较高的并行度可能带来更好的吞吐量；但如果数据源不支持并行读取，或者数据集较小，那么过高的并行度可能会导致资源浪费和调度开销增加。

在 Apache Flink 中，可以通过 parallelism 属性来为特定的 Source 设置并行度。在 Flink SQL 中，你可以使用 SET 语句来局部地调整并行度。但是在 Flink SQL 环境中，更常用的方式是在定义 Source 或 Sink 时直接通过 WITH 子句指定并行度。对于 Kafka Source，你可以在创建表的时候直接设置并行度，如下所示：

这里的 'parallelism' = 'your_desired_parallelism' 就是用于设置 Kafka Source 的并行度。需要注意的是，Kafka Source 的并行度最好能够与你的 Kafka Topic 的分区数相匹配或为分区数的倍数，以充分利用并行处理能力。如果在创建表时不希望指定并行度，也可以在提交作业前使用 setParallelism 方法来动态调整 Source 的并行度：

此方法需要在 TableEnvironment 或 StreamExecutionEnvironment 的配置级别上进行，并非直接针对某个 Source 表。因此如果你有多个 Source，这可能会影响所有 Source 的并行度