flink批模式查一张几千万的hive到另一个hive表，一下子起了1000的并行度，怎么降下来？[阿里云实时计算 Flink版] 暂停朗读为您朗读

如果任务的并行度过高，可以考虑通过以下几个方向来调整并行度：

1. 调整输入数据源的并行度：如果输入数据源并行度过高，可以根据数据量、查询复杂度等因素适当调整数据源的并行度。

2. 调整算子（operator）的并行度：可以根据任务的数据量、计算复杂度、硬件配置等因素，适当调整每个算子的并行度。通常来说，并行度设置在100左右是一个比较合适的范围。

3. 避免数据倾斜：如果任务的并行度集中在少数几个算子上，可能会导致数据倾斜问题，可以通过keyBy()和rebalance()等操作来平衡算子间的负载，避免数据倾斜。

你可以通过flink的Web UI来查看任务的运行情况，包括每个算子的并行度、任务的运行状态、数据倾斜等情况，进而根据实际情况来进行调整并行度。另外，如果任务的并行度过高对应用的性能无任何帮助，也会增加集群的压力，因此还需要根据数据量、硬件配置等因素来实际判断并行度的合适范围。