在 Apache Flink 中，可以通过设置 ExecutionConfig 中的 setParallelism() 方法来设置环境的并行度。然后，将该配置应用于 StreamExecutionEnvironment 或 ExecutionEnvironment。

下面是一个示例代码，演示如何设置环境并行度并将其应用于 Apache Flink 程序：

import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.common.ExecutionConfig;

public class ParallelismExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 创建执行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置并行度
        ExecutionConfig executionConfig = env.getConfig().getExecutionConfig();
        executionConfig.setParallelism(4);

        // 应用并行度配置
        env.setParallelism(executionConfig.getParallelism());

        // 执行任务
        env.execute("Parallelism Example");
    }
}

在上面的示例中，我们首先通过 getExecutionEnvironment() 方法获取 StreamExecutionEnvironment 实例。然后，我们通过 getConfig().getExecutionConfig() 方法获取执行环境的配置，并使用 setParallelism() 方法设置并行度为 4。

接下来，我们使用 setParallelism() 方法将配置应用于执行环境。最后，我们调用 execute() 方法执行任务。

请注意，此示例仅适用于基于流的应用程序。对于批处理应用程序，需要使用 ExecutionEnvironment 类代替 StreamExecutionEnvironment 类。