Apache Flink 是一个开源分布式数据处理框架，它提供了将大规模数据实时处理，以及离线数据批处理的能力。在 Flink 中，一个 Job 可以被分成不同的任务，这些任务可以并发执行，以提高处理效率。

下面是一个将数据流分成两个任务并行处理的示例代码：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class JobTask {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取 execution environment
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 从 socket source 接收数据流
        DataStream input = env.socketTextStream("localhost", 9000);

        // 处理流中的数据，第一个任务
        DataStream output1 = input.map(s -> s.toUpperCase());

        // 处理流中的数据，第二个任务
        DataStream output2 = input.filter(s -> s.contains("Flink"));

        // 将两个任务合并输出
        DataStream output = output1.union(output2);

        // 打印结果
        output.print();

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

在这个示例中，我们定义了两个任务来处理输入流。第一个任务使用 map 操作将输入的字符串转化为大写，第二个任务使用 filter 操作筛选包含关键字 "Flink" 的字符串。最后，我们使用 union 操作将两个任务的结果合并后打印输出。

通过 Flink 的任务划分，我们可以将一个大型 Job 拆分成多个小的任务进行并行处理，从而提高处理效率。