我有一个4节点的独立Flink集群。在每个节点（TM A，TM B，TM C，TM D）上都有一个TaskManager，每个TaskManager都有2个插槽（A1，A2，B1，...，D2）。
作业的来源与并行性一起运行8。 来源中有6个map / flatMap（所有参数均与标准杆2相同）。
在检查流程时，发现所有flatMap操作都使用同一TM的插槽（可以），但是整个工作仅使用2个TM。因此负载非常不平衡。
为什么这是行为？如何平衡负载？
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我假设par 2表示并行度2。
因此您的作业具有默认的并行度8，但是您正在为flatMap运算符更改此默认并行度。因此，每个flatMap运算符将使用8个可用插槽中的2个。
问题是，为什么您的运营商没有部署到不同的插槽，而是使用相同的插槽。可能的关键是您启用了运算符链接，其中运算符将在同一插槽中使用相同的线程来优化它们。 因此，根据您的图片，flatMap 1可能与flatMap 5链接在一起，flatMap 2则与3、4和6链接在一起。
尝试禁用操作员链接并重新部署应用程序，可能会将您的操作员部署在更多TaskManager中。 如果您想对链接进行细粒度的控制，则可以手动进行操作，或者您可以考虑删除每个运算符的并行性，而保留默认的作业并行性。
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有几个相关因素：