¿Por qué el procesamiento de tareas es en serie en Flink?

//抓包
DataStream<byte[]> logSource = env.addSource(new PacpParalleSourceFunction()).setParallelism(CAPTURE_PACKAGE_PARALLELISM);

//解析
XmlLogParse xmlLogParse = new XmlLogParse();
DataStream<jsonobject> objectDataStream = logSource.map(new Log2ObjFunction(xmlLogParse)).setParallelism(PARSE_LOG_PARALLELISM);

//写csv   La paralelización del operador no paralelo debe ser 1
LogStorage logStorage = new WriteFileStorage();
objectDataStream.countWindowAll(ConstantField.BATCH_DEAL_COUNT).apply(
        new AllWindowFunction<jsonobject, object,="" globalwindow="">() {
            @Override
            public void apply(GlobalWindow globalWindow, Iterable<jsonobject> iterable, Collector<object> collector) throws Exception {
                ArrayList<jsonobject> list = Lists.newArrayList(iterable);
                if (list.size() > 0) {
                    long start = System.currentTimeMillis();
                    logStorage.doStorage(list);
                    logger.info("Escribiendo en archivo " + list.size() + " tiempo transcurrido " + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms " + Thread.currentThread().getName());
                }
            }
        }
).name("salida a csv").setParallelism(1);

//写kafka
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", KAFKA_HOST);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("topic", KAFKA_DST_TOPIC_NAME);
DataStreamSink<jsonobject> obj2kafka = objectDataStream.addSink(new KafkaSinkFunction(props)).setParallelism(WRITE_KAFKA_PARALLELISM);

obj2kafka.name("salida a kafka");

// ejecutar aplicación
env.execute("elksoc-log4p");

¿Cómo puedo hacer que estas dos tareas sean paralelas?
¿Cómo puedo hacer que estas dos tareas sean paralelas?
¿Cómo puedo hacer que estas dos tareas sean paralelas?
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¿Cómo puedo hacer que estas dos tareas sean paralelas?</jsonobject,></byte[]>