我试图理解 .yaml 文档中 flink 插槽和并行配置背后的逻辑。
Flink 官方文档指出，对于 cpu 中的每个核心，您必须分配 1 个插槽，同时将并行度提高 1 个。
但我认为这只是一个建议。例如，如果我有一个强大的核心（例如具有最大 GHz 的最新 i7），那么它与具有有限 GHz 的旧 CPU 不同。因此，运行比我的系统 CPU 最大核心数更多的插槽和并行度并不是不合理的。
但是，除了测试不同的配置之外，还有其他方法来检查我的系统使用 flink 的最大功能吗？
仅供记录，我使用 Flink 的 Batch Python API。