flinkcdc的并行子任务是不是只能为1啊？

在 Flink CDC 中，并行子任务的数量可以大于1。Flink CDC 支持将一个 CDC 实例的工作分配给多个并行的任务来执行，以实现任务的分布式处理。

您可以通过以下方式设置并行子任务的数量：

1. 在 Flink Job 中设置并行度：使用 setParallelism() 方法在 Flink Job 中设置并行度，指定 CDC 实例的并行子任务数量。示例代码如下：    ```java    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();    env.setParallelism(2);

   Properties props = new Properties();    // 设置 CDC 实例的相关配置    // ...

   // 创建 CDC 数据源    FlinkCDCSource source = new FlinkCDCSource<>(props, new StringDebeziumDeserializationSchema(), env);

   // 读取 CDC 数据源    DataStream stream = env.addSource(source);    ```

2. 在 CDC 配置中设置并行度：在 CDC 配置中使用 flink.parallelism 属性设置并行度，指定 CDC 实例的并行子任务数量。示例代码如下：    ```java    Properties props = new Properties();    // 设置 CDC 实例的相关配置    props.setProperty("flink.parallelism", "2");    // ...

   // 创建 CDC 数据源    FlinkCDCSource source = new FlinkCDCSource<>(props, new StringDebeziumDeserializationSchema(), env);

   // 读取 CDC 数据源    DataStream stream = env.addSource(source);    ```

需要注意的是，设置并行度的值应根据具体的场景进行调整。如果并行度设置得太小，可能会导致任务无法充分利用资源，从而影响性能。而设置得太大，则可能导致资源消耗过高。根据实际情况和资源配置，选择合适的并行度来平衡性能和资源利用率。

在 Flink CDC 中，并行子任务的数量可以设置为大于 1 的整数。Flink CDC 支持将一个 CDC 实例的工作分配给多个并行的任务来执行。这些并行子任务可以在不同的 Flink TaskManager 上运行，以实现任务的分布式处理。
在 Flink CDC 中，可以通过以下方式设置并行子任务的数量：
在 Flink Job 中设置并行度：可以在 Flink Job 中通过 setParallelism() 方法设置并行度，从而指定 CDC 实例的并行子任务数量。例如，可以按照以下方式在 Flink Job 中设置并行度为 2：
reasonml
Copy
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(2);

Properties props = new Properties();
// 设置 CDC 实例的相关配置
// ...

// 创建 CDC 数据源
FlinkCDCSource source = new FlinkCDCSource<>(props, new StringDebeziumDeserializationSchema(), env);

// 读取 CDC 数据源
DataStream stream = env.addSource(source);
在 CDC 配置中设置并行度：可以在 CDC 配置中通过 flink.parallelism 属性设置并行度，从而指定 CDC 实例的并行子任务数量。例如，可以按照以下方式在 CDC 配置中设置并行度为 2：
haxe
Copy
Properties props = new Properties();
// 设置 CDC 实例的相关配置
props.setProperty("flink.parallelism", "2");
// ...

// 创建 CDC 数据源
FlinkCDCSource source = new FlinkCDCSource<>(props, new StringDebeziumDeserializationSchema(), env);

// 读取 CDC 数据源
DataStream stream = env.addSource(source);
需要注意的是，设置并行度的值应该根据具体的场景进行调整。如果并行度设置得太小，可能会导致