打电话的时候 setParallelism 在一个操作符上，然后它改变这个特定操作符的并行性。因此，在您的示例中，只有窗口操作符将以并行度执行 5 以及前面的 flatMap 具有默认并行性的运算符。
因此，可以为每个操作符设置不同的并行性。但是，请注意，具有不同并行性的操作符不能被链接，并且需要重新平衡（类似于洗牌）操作。
如果要为所有运算符设置并行度，则必须通过 ExecutionEnvironment#setParallelism api调用。
这个 keyBy 将输入流中的操作分区到具有并行运算符示例的分区中。这将确保具有相同键的所有元素最终位于同一分区中。所以在您的示例中，您将并行度设置为 5 ，您将得到5个分区。每个分区可以包含具有不同键的元素。

这里提到的执行环境级别flink程序是在执行环境的上下文中执行的。执行环境为它执行的所有操作符、数据源和数据接收器定义默认的并行性。通过显式配置操作符的并行性，可以覆盖执行环境并行性。
可以通过调用setparallelism（）方法来指定执行环境的默认并行性。要以3的并行度执行所有运算符、数据源和数据接收器，请按如下所示设置执行环境的默认并行度：

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(3);

DataStream<String> text = [...]
DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = [...]
wordCounts.print();

env.execute("Word Count Example");