我本地ide接入kafka数据源，source的并行度一直是4(和我电脑核数一样）怎么控制

在Apache Flink或者类似的流处理框架中，本地IDE环境下Source的并行度默认可能会与你计算机的CPU核心数保持一致。如果你想要自定义这个并行度，可以通过代码配置来实现。

以Flink为例，你可以通过以下方式来设置source的并行度：

1. 直接在代码中设置：在创建数据源（Source）时，可以显式地指定并行度。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

Properties props = new Properties();
// 配置Kafka相关属性...

FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("your_topic", new SimpleStringSchema(), props);
consumer.setParallelism(你的目标并行度); // 设置并行度

env.addSource(consumer)
   .print(); // 或者其他操作

env.execute("Kafka Source Parallelism Example");

1. 全局并行度设置：如果你希望整个作业使用统一的并行度，可以在创建StreamExecutionEnvironment后，使用setParallelism(int parallelism)方法来设定。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(你的目标并行度); // 设置全局并行度

// 然后添加source和其他transformation

请注意，如果同时设置了全局并行度和特定算子（如source）的并行度，特定算子的并行度设置会优先于全局设置。

以上方法适用于基于Java API的Flink应用开发。如果你使用的是其他编程语言或框架，请参考相应框架的文档来了解如何调整并行度。