请教一下Flink，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，特别是对于Kafka source表，您可以采用以下步骤操作：

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。如果暂无资源计划，点击“立刻获取”来生成资源计划图。
   • 接着，打开“多SSG模式”开关，这将允许您为每个算子分配独立的Slot，从而实现单独配置资源的目的。

2. 配置source表的并行度：

   • 在多SSG模式下，找到代表Kafka source的算子，点击其Slot框上的编辑图标。
   • 修改该Slot的并发数，使其与Kafka topic的分区数相匹配或成比例，以避免数据倾斜和优化消费效率。例如，如果Kafka topic有16个分区，建议设置并发度为16、8或4。
   • 确认设置后点击“确定”。
     

注意事项：

• 并行度与分区数匹配：为了达到最佳性能，Kafka source的并行度应与topic的分区数相匹配或接近，以充分利用资源且避免数据处理瓶颈
• 避免全局并行度过高：全局并行度过高而Kafka topic分区较少时，会导致资源浪费且不一定能提升处理效率。
• 动态调整：根据实际数据流和作业需求适时调整并行度，特别是在发现消费延迟或吞吐不足时。

通过上述步骤，您可以在EMR-Flink的Flink SQL作业中为Kafka source表单独设置并行度，以实现更精细化的资源管理和优化作业性能。

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
Flink的并行度是什么 https://developer.aliyun.com/ask/629934

在 Flink 中，设置并行度通常是一个全局操作，它应用于整个 Flink 作业或作业中的特定部分（如算子链）。然而，对于 Kafka Source 这样的特定情况，你可以通过一些方法来控制其并行度，以更好地匹配 Kafka Topic 的分区数，从而优化性能。

1. 使用 Flink SQL 设置 Kafka Source 的并行度
   在 Flink SQL 中，你可以通过指定 Kafka Source 的属性来间接控制其并行度。虽然 Flink SQL 本身不直接提供一个 SQL 语句来“只”为 Kafka Source 设置并行度，但你可以通过调整 Kafka Consumer 的配置来影响并行度的行为。

一个关键的设置是 properties.group.id，它定义了 Kafka 消费者组。每个消费者组内的消费者（在 Flink 中通常是一个 TaskManager 上的一个 Task）可以并行地从 Kafka Topic 的不同分区中读取数据。

但是，实际并行度的控制更多依赖于 Flink 作业的部署方式，特别是 TaskManager 的数量和每个 TaskManager 上可以运行的 Task 槽（Slot）数量。

1. 通过 Flink 配置控制并行度
   虽然 Flink SQL 不直接提供设置 Kafka Source 并行度的 SQL 语句，但你可以在 Flink 作业的启动配置中设置默认的并行度，或者在提交作业时通过命令行参数指定并行度。

设置默认并行度：在 Flink 配置文件中（如 flink-conf.yaml），你可以设置 parallelism.default 来定义所有算子的默认并行度。
在提交作业时指定并行度：当你使用 Flink CLI 或其他客户端提交作业时，可以使用 -p 或 --parallelism 参数来指定作业的并行度。然而，这通常会影响整个作业的并行度，而不是单独为 Kafka Source 设置。

1. 使用动态表（Dynamic Table）和自定义 Source
   如果你需要更细粒度的控制，可能需要考虑使用 Flink 的 Table API 和 DataStream API 结合来创建一个自定义的 Kafka Source。在 DataStream API 中，你可以直接设置 Source Function 的并行度，这允许你根据 Kafka Topic 的分区数来精确控制并行度。

2. 注意事项
   确保 Kafka Source 的并行度与 Kafka Topic 的分区数相匹配，可以最大化并行读取效率。
   考虑到 Flink 的检查点和状态管理，过高的并行度可能会增加状态管理的复杂性和延迟。
   在 AWS EMR 上运行 Flink 时，注意 EMR 集群的配置和资源限制，它们可能会影响你能够实现的并行度。
   综上所述，虽然 Flink SQL 不直接支持为 Kafka Source 设置单独的并行度，但你可以通过配置 Flink 作业、使用 DataStream API 自定义 Source 或调整 Kafka Consumer 的行为来间接控制并行度。

Flink SQL中Kafka source表设置单独的并行度，您可以在CREATE TABLE语句中使用connector.parallelism属性。以下是一个示例：

设置的并行度应与Kafka Topic的分区数相匹配，因为Flink的并行度通常基于源的分区进行。如果并行度大于Kafka Topic的分区数，可能会导致任务分配不均或数据丢失。根据您的需求，确保并行度设置合理，既能充分利用资源又不会超过Kafka的分区数量。

配置专家级的模式试试
请教一下Flink，emr-flink 的flinkSQL如何只针对source表单独设置并行度呢？
在专家模式下，找到并开启“多SSG模式”开关。这一步是关键，因为它允许每个算子拥有独立的Slot共享组，进而实现单独的资源和并行度配置
在资源计划图中，定位到Kafka source算子对应的Slot框。
点击Slot框上的编辑图标，单独修改该source算子的并发数，确保它与Kafka topic的分区数相匹配或成比例，以避免数据倾斜并优化消费效率

参考文档

在 Apache Flink 中，可以通过多种方式来设置并行度。当你使用 Flink SQL 时，可以在 SQL 查询中直接指定 Source 或 Sink 的并行度。对于 EMR-Flink（Elastic MapReduce with Flink），你可以通过 SQL DDL 命令来为特定的表设置并行度。

下面是一个示例，展示如何仅对 source_table 设置并行度：

首先定义一个带有并行度的 Source 表：
在这个例子中，我们创建了一个名为 source_table 的表，并且通过 'parallelism' 属性指定了并行度为 4。这将使得读取数据的并行度固定为 4。

如果你想要动态地设置并行度，或者想要在已经定义好的表上更改并行度，可以使用如下方法：

使用 SET 语句动态调整并行度：SET 'table.exec.source.parallelism' = '8';然后执行查询或插入操作，这个设置将应用于查询中的所有源表。如果你想只针对某个具体的表设置并行度，你需要在创建表的时候就指定并行度。

请注意，这些设置会覆盖默认的全局并行度配置。如果需要的话，你也可以在 Flink 配置文件中设置全局并行度。

例如，在 flink-conf.yaml 文件中设置全局并行度：parallelism.default: 8

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。