这个题目，如果并行度运行到不同的taskManager 又怎么计算，还是一样的吗？

如果并行度运行到不同的 taskManager 上，那么计算方式会有所不同。在一个集群中，每个 taskManager 可以看作是一个独立的计算节点，它们可以并行地运行不同的任务。因此，如果将一个大任务分解成多个子任务，并且将这些子任务分配到不同的 taskManager 上运行，那么可以大大提高任务的并行度和执行效率。
在这种情况下，任务的计算结果将由所有 taskManager 的计算结果组成。因此，你需要对每个 taskManager 的计算结果进行合并，以得到最终的计算结果。
具体来说，你可以考虑以下几种方案：

使用分布式计算框架。例如，Apache Spark 是一个分布式计算框架，它可以将一个大任务分解成多个子任务，并且将这些子任务分配到不同的 taskManager 上运行。在这种情况下，你可以使用 Spark 的分布式计算框架来实现任务的并行计算。
使用分布式文件系统。例如，Hadoop 是一个分布式文件系统，它可以将一个大文件分解成多个小文件，并且将这些小文件分配到不同的 taskManager 上运行。在这种情况下，你可以使用 Hadoop 的分布式文件系统来实现任务的并行计算。
使用分布式缓存。例如，Redis 是一个分布式缓存框架，它可以将一个大数据集分解成多个小数据集，并且将这些小数据集分配到不同的 taskManager 上运行。在这种情况下，你可以使用 Redis 的分布式缓存框架来实现任务的并行计算。
总之，如果将一个大任务分解成多个子任务，并且将这些子任务分配到不同的 taskManager 上运行，那么你需要对每个 taskManager 的计算结果进行合并，以得到最终的计算结果。你可以使用分布式计算框架、分布式文件系统或者分布式缓存来实现任务的并行计算。