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

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。