我正在使用flink处理一些json格式的流数据：

{"uuid":"903493290432934", "bin": "68.3"}
{"uuid":"324938722984237", "bin": "56.8"}
...

我的工作很简单：
从数据源获取流--->将数据反序列化为字符串--->将字符串转换为json对象 myJsonObj ---> double res = myJsonObj.get("bin") --->做一些繁重的计算 res .
这是我的密码：

FlinkPravegaReader<String> source = ... // init source
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// transform String to MyJson
DataStream<MyJson> jsonStream = env.addSource(source).name("Pravega Stream")
    .map(new MapFunction<String, MyJson>() {
        @Override
        public MyJson map(String s) throws Exception {
            MyJson myJson = JSON.parseObject(s, MyJson.class);
            return myJson;
        }
    });
// do the heavy process
DataStream<String> heavyResult = jsonStream
    .map(new MapFunction<MyJson, String>() {
        @Override
        public String map(MyJson myJson) throws Exception {
            double res = myJson.get("bin");
            // do some very heavy calculation
            return myJson.get("uuid").asText() + " done.";
        }
    });
heavyResult.print();

据我所知，我还没用过 keyBy/window ，所以我想我用了 windowAll 默认情况下。我说得对吗？
如果我是对的，Flink的医生告诉我的 windowAll 无法并行运行。那是不是意味着我要一个接一个地做繁重的计算呢？我在想是否有可能并行地做这个繁重的计算。
如你所见，在我的情况下，使用 keyBy/window 说得通。那么如何使这个案例并行执行呢？有没有可能使两个作业使用相同的数据源一起运行，如下所示？

/----windowAll ---- do the heavy calculation
            /
Data Source-
            \
             \----windowAll ---- do the heavy calculation

这种设计可行吗？假设数据源生成三个元素：a和b。在这种设计中，我希望一个windowall处理一段时间，而另一个windowall处理b。