请问下一个flinksql 提交是怎么分配资源？

在 Flink SQL 中，作业提交时，任务管理器 (TaskManager) 和 JobManager 分配资源的方法取决于您的集群配置。
通常情况下，JobManager 负责分配作业，任务管理器负责执行作业。分配资源的过程非常复杂，取决于集群的配置。通常，您可以设置以下参数来控制资源分配：

• parallelism.default：指定了作业的总并行度。
• taskmanager.numberOfTaskSlots：指定了每个任务管理器上可用的任务槽的数量。
• jobmanager.cpuCores：指定了 JobManager 上可用的 CPU 核心数量。
• taskmanager.cpuCores：指定了每个任务管理器上可用的 CPU 核心数量。
• jobmanager.memory.process.size：指定了 JobManager 上可用的内存大小。
• taskmanager.memory.process.size：指定了每个任务管理器上可用的内存大小。

Apache Flink的FlinkSQL语句的执行资源分配主要取决于以下几个因素：

1. 并行度：FlinkSQL语句的并行度由用户指定，也可以通过Flink的默认策略自动确定。并行度的设置决定了Flink会为每个子任务分配多少资源。

2. JobManager的资源：JobManager是Flink作业的协调节点，它会负责调度和管理TaskManager。JobManager的资源主要包括CPU和内存。JobManager的CPU和内存资源越多，它就能更快地调度和管理更多的TaskManager。

3. TaskManager的资源：TaskManager是Flink作业的执行节点，它会负责执行具体的算子操作。TaskManager的资源主要包括CPU和内存。TaskManager的CPU和内存资源越多，它就能更快地执行更多的算子操作。

4. 数据分区：FlinkSQL语句的数据分区方式也会影响资源的分配。例如，如果数据被均匀地分成了10个分区，那么Flink就会为每个分区分配一个子任务，并为每个子任务分配相应的资源。

5. 其他因素：例如Flink的调度策略、Flink的作业优先级、Flink的内存管理策略等也会影响资源的分配。

当使用 FlinkSQL 提交任务时，可以通过以下方式进行资源分配：

1. 设定并行度：使用 setParallelism() 方法指定作业的并发度。此值决定 TaskManager 的数量。

   StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
   env.setParallelism(parallelism);
   

2. 设置 JobManager 资源：利用 JobManager 运行的 Docker 容器设置 CPU 和内存限制。你可以在配置文件中指定 flink-conf.yaml。

   taskmanager.numberOfTaskSlots: parallelism
   jobmanager.memory.process.size: 4g
   taskmanager.memory.process.size: 8g
   

3. TaskManager 资源分配：设置 TaskManager 内存和数量，以匹配 TaskManager 的并发度和 JobManager 的资源限制。

   taskmanager.numberOfTaskSlots: parallelism
   taskmanager.memory.process.size: memory_per_taskmanager