flink里面使用pemja执行python脚本的话也是单线程方式么？如果不是，请问是如果使用pem

在 Flink 中使用 PyFlink 执行 Python 脚本时，可以通过使用 Pemja 来提高 Python 程序的并行度。Pemja 是 PyFlink 提供的一种 Python 并行计算框架，可以在 Python 程序中使用 Pemja 提供的 API 来实现并行计算。

在使用 Pemja 时，可以将 Python 程序分成多个任务，每个任务独立执行，并行处理不同的数据子集。Pemja 提供了多种并行方式，例如 Map-Only、Map-Reduce、Map-Combine-Reduce 等，可以根据实际情况选择合适的并行方式。

具体来说，可以通过以下代码使用 Pemja 来执行 Python 程序：

python
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from pyflink.common import Row
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.fn_execution import flink_fn_execution_pb2 as pb2
from pyflink.fn_execution.datastream.process_function import \
PythonProcessFunction, \
PythonKeyedProcessFunction, \
PythonCoProcessFunction, \
PythonKeyedCoProcessFunction, \
PythonBroadcastProcessFunction, \
PythonKeyedBroadcastProcessFunction

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_parallelism(4)

def map_func(context, elements):

# 在这里编写 Python 程序，使用 Pemja 提供的 API 进行并行计算
pass

output_type = pb2.LogicalType()
output_type.type_name = "VARCHAR"
map_func = PythonProcessFunction(map_func, output_type)
data_stream = env.from_elements(Row('hello'), Row('world'))
data_stream.map(map_func).print()

env.execute("PyFlink Pemja Example")
上述代码中，通过 PythonProcessFunction 创建一个 Pemja 任务，通过 env.set_parallelism(4) 设置任务的并行度为 4