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如何对flink表而不是流执行setParallelism

Flink是一个流式处理框架，它提供了表和流两种数据处理方式。对于Flink表而不是流执行setParallelism，可以通过以下步骤实现：

  1. 理解Flink表：Flink表是一种高级抽象，它将流数据处理转化为类似于关系型数据库的操作，可以使用SQL或类SQL的API进行查询和转换。
  2. 设置表的并行度：并行度是指作业中并行执行任务的数量。对于Flink表，可以通过调用TableEnvironment对象的getConfig方法获取TableConfig对象，然后使用TableConfig对象的setParallelism方法设置表的并行度。
  3. 设置表的并行度：并行度是指作业中并行执行任务的数量。对于Flink表，可以通过调用TableEnvironment对象的getConfig方法获取TableConfig对象，然后使用TableConfig对象的setParallelism方法设置表的并行度。
  4. 在上述示例中，将表的并行度设置为4。
  5. 执行表操作：在设置并行度后，可以继续执行各种表操作，如查询、过滤、聚合等。这些操作将在设置的并行度下并行执行。
  6. 执行表操作：在设置并行度后，可以继续执行各种表操作，如查询、过滤、聚合等。这些操作将在设置的并行度下并行执行。
  7. 在上述示例中，执行了一个简单的SELECT查询操作。
  8. 提交作业并执行：最后，需要将表操作转化为作业并提交执行。可以使用TableEnvironment对象的toAppendStream或toRetractStream方法将表转化为流，并使用StreamExecutionEnvironment对象的execute方法提交作业。
  9. 提交作业并执行：最后，需要将表操作转化为作业并提交执行。可以使用TableEnvironment对象的toAppendStream或toRetractStream方法将表转化为流，并使用StreamExecutionEnvironment对象的execute方法提交作业。
  10. 在上述示例中，将表转化为了一个包含布尔值和行数据的DataStream，并打印结果。

总结： 对于Flink表而不是流执行setParallelism，首先需要理解Flink表的概念和使用方式。然后，通过获取TableConfig对象并调用setParallelism方法设置表的并行度。接下来，可以执行各种表操作，并将表转化为流提交作业执行。请注意，以上示例中的代码仅供参考，具体实现可能会根据实际情况有所调整。

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