请问如图，这样操作flink会不会造成并发写？

根据您的问题描述，似乎没有直接附图或具体的操作细节，但基于您提及的“这样操作Flink会不会造成并发写”，我们可以从Flink作业配置的角度来分析可能引起并发写入的情况。

在Flink中，并发写主要由任务的并行度设置决定，尤其是在Sink端。以下是可能导致并发写入的情景：

1. Sink端并行度配置：如果Sink端的并行度设置得较高，并且与下游系统（如数据库、消息队列）的写入能力相匹配或超过其处理能力，那么确实会存在并发写入的情况。合理的并行度应当考虑下游服务的承受能力。例如，若不恰当地将Sink处的并行度设置得过大，而下游服务无法处理如此高并发的写入请求，可能会导致下游服务压力过大甚至崩溃。

2. 动态分区写入：当使用Flink写入支持动态分区的数据存储（如Delta Table、时序引擎等），若配置不当，也可能引发高并发写入问题。特别是当动态分区数量过多且未合理限制时（如未适当设置sink.dynamic-partition.limit参数），容易因同时写入大量分区而导致内存溢出（OOM）或其他错误。

为了避免不必要的并发写问题，建议采取以下措施： - 合理设置并行度：确保Sink端的并行度与下游系统的处理能力相匹配。 - 监控与调整：实施监控机制，根据实际负载动态调整并行度和相关参数。 - 优化动态分区策略：对于动态分区写入，合理设置分区限制和分组策略，避免短时间内大量分区写入带来的资源压力。 - 利用缓存与批处理：在适用场景下，采用文件缓存模式（如Delta Table的FileCached模式）或增大批处理大小（如时序引擎的batchSize），以减少写入请求的频率，降低并发压力。

综上所述，Flink作业中的并发写行为受并行度及数据写入策略直接影响，通过精细配置可以有效管理和控制并发写的风险。