全量是可以多并行度吧？

全量数据处理确实可以采用多并行度来加速处理过程。在Apache Flink批处理作业中，通过合理设置并行度和Slot数量，可以有效提升作业的执行效率。以下是关键点概述：

1. 并行度配置：

   • 并行度定义了作业中能同时执行的任务实例的最大数量，直接影响处理能力。
   • 可以全局设置或为特定任务自定义，并行度应根据数据量和计算资源进行调整。
   • 实时计算引擎VVR 8.0及以上版本支持自动推导并行度，会根据数据分布动态调整，但需注意配置上限（如execution.batch.adaptive.auto-parallelism.max-parallelism）。

2. Slot配置：

   • Slot是Flink中的资源分配单元，每个TaskManager上的Slot数量限制了可并行执行的任务数。
   • 增加Slot数量允许更多任务并行运行，但也可能增加磁盘空间的竞争，需确保资源充足。
   • 需要保证每个JobManager和TaskManager至少有0.5个CPU核心和2 GiB内存。

3. 资源优化与限制：

   • 根据作业需求适当提高资源配置，特别是对于复杂或大规模作业。
   • 设置最大Slot数量可以防止作业过度消耗资源，影响系统稳定性。

4. 注意事项：

   • 虽然增加并行度和Slot数量通常能加快处理速度，但并非无限制地增大就更优。
   • 过高的并行度可能导致资源争抢、调度开销增加，建议并行度不超过CPU核数的1/4到1/2之间，具体依据实际负载和硬件配置调整。
   • 在PolarDB数据库的并行查询场景中，虽然支持并行查询且能根据集群规模和负载调整并行度，同样需要合理设置以避免资源过载。

综上所述，全量数据处理确实支持多并行度以提升处理效率，但配置时需综合考虑作业特性、数据规模及系统资源状况，进行细致调优。