flink每个slot对应一个并行度吗？

在 Flink 中，一个 Slot 可以理解为一台机器上的一个计算单元，它可以分配给多个 SubTask 运行。也就是说，一个 Slot 对应着一个并行度的概念，并不是一一对应的关系。因此，可以通过配置 Flink 的 slot 数量来控制 Flink 集群中可以并行执行的 Task 数量。
同时，一个 TaskManager 上可以配置多个 Slot，这些 Slot 可以分别运行不同的任务。一个 TaskManager 的 Slot 数量可以按照实际的硬件资源进行调整，一般建议按照每个 TaskManager 的 CPU 核心数量来设定 Slot 数量。
当一个 SubTask 运行在一个 Slot 上时，该 SubTask 的并行度就被认为是该 Slot 的并行度。不过要注意的是，一个 Slot 上可以运行多个 SubTask，这些 SubTask 的并行度并不是固定的，而是可以根据实际情况动态调整。
总的来说，Slot 和 SubTask 之间的关系是可以相互关联的，它们之间并非一一对应的关系。通过合理地设置 Slot 和 SubTask 的数量，可以有效地利用硬件资源并提高 Flink 集群的整体性能。

在 Apache Flink 中，一个 Slot 是一个计算资源单位，它代表了 TaskManager 上的一部分资源，比如一部分内存和 CPU 核心。每个 Slot 可以运行一个 Task（或多个 SubTask），并且一个 Task 只能在一个 Slot 中运行。
并行度则是指 Flink 作业的并行处理能力，它是 Flink 作业内部任务之间的并发程度。Flink 作业的并行度决定了它如何分割数据流以及如何在多个 TaskManager 上分配计算任务。
所以，当您运行一个 Flink 作业时，您可以为该作业设置一个总的并行度，然后 Flink 将根据 TaskManager 上可用的 Slot 数量来自动分配各个 Task。换句话说，一个并行度可以包含多个 Slot，而一个 Slot 可以执行多个 SubTask。
举个例子来说，假设您有一个具有三个并行度的 Flink 作业，它将在四个 TaskManager 上运行，其中每个 TaskManager 上有两个 Slot。那么，该 Flink 作业将会在四个 TaskManager 上共使用八个 Slot 来运行它的六个 Task，如下所示：
TaskManager 1: | Task 1A (Slot 1) | Task 1B (Slot 2) TaskManager 2: | Task 2A (Slot 1) | Task 2B (Slot 2) TaskManager 3: | Task 3A (Slot 1) | Task 3B (Slot 2) TaskManager 4: | Task 4A (Slot 1) | Task 4B (Slot 2)

是的，你的理解是正确的。

在Flink中，每个Slot代表一个计算资源，它可以运行一个或多个并行任务（即SubTasks）。这些并行任务通常是JobVertex中的并行子任务，它们可以是一个算子的并行度。

当你在启动Flink任务时，可以通过-s参数来指定每个TaskManager的Slot数量。例如，如果你启动了3个TaskManager，每个TaskManager有5个Slot，那么总的Slot数量就是3 * 5 = 15。

然后，Flink的调度器会根据当前的资源需求和可用Slot来决定如何分配任务。如果一个任务的并行度大于可用的Slot数量，那么这个任务就会被阻塞，直到有更多的Slot可用。这就是为什么你需要确保有足够的Slot来满足你的任务的需求。

我个人觉得可以这么理解。不过相同job的不同task也可以共享slot资源，这个slot只是个逻辑概念并且只切分内存。每个tm的slot数你可以指定啊，job并行度=slot数 * container，因为不同task可以共享一个slot。
此回答整理自钉群“【②群】Apache Flink China社区”