Starting a flink on yarn in job mode: and the step10 is exchang the data, similar as above 

核心问题：

1.任务是什么？

代码中定义的每一步操作(算子，operater)  就是一个任务

算子可以设置设置并行度（像key by 这种不是算子操作，不可以设置），所以每一个操作都可以拆分成多个并行子任务

Flink可以将前后不同的任务合并起来（因为不需要传输的话可以降低成本）

2.slot是什么？一段代码到底需要多少个slot来执行？一段代码到底需要多少个slot来执行？

slot是拥有TaskManager的计算资源的一个子集，一个任务必须只在一个slot上执行

每一个算子的并行任务，必须执行在不同的slot上

如果是不同算子的任务，可以共享slot

一般情况，一段代码需要的slot的数量，就是并行度最大的算子的并行度

3.并行度和slot之间的关系？

并行度和任务有关，就是每一个算子拥有并行任务的数量 ，是一个动态的概念

slot 数量只和TM配置有关，是一个静态的概念

4.什么样的任务能进行合并？

one - to - one 操作，并行度相同

5. 设置并行度的大小

优先级： 在代码中单独设置（count.writeAsCsv().setParallelism(1)）> 在开始进行设置env.setParallelism(1) > 在提交到yarn上时进行设置 ./bin/flink -p 1 > 在配置文件中进行设置 conf 配置文件中设置