在Apache Flink中重新调整作业以保持最大并行度的方法包括使用rebalance()和rescale()转换操作符。

下面是一个具有代码示例的解决方案：

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

public class JobRescalingExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置最大并行度为4
        env.setMaxParallelism(4);

        // 创建数据流
        DataStream input = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5);

        // 使用rebalance()转换操作符重新平衡数据流
        DataStream rebalancedStream = input.rebalance();

        // 使用rescale()转换操作符重新调整数据流
        DataStream rescaledStream = input.rescale();

        // 在数据流上进行一些转换操作
        DataStream result = rebalancedStream.map(new MapFunction() {
            @Override
            public Integer map(Integer value) throws Exception {
                // 执行转换操作
                return value * 2;
            }
        });

        // 打印结果
        result.print();

        // 执行作业
        env.execute("Job Rescaling Example");
    }
}

在上面的代码示例中，我们首先创建了一个StreamExecutionEnvironment。然后，我们通过setMaxParallelism()方法设置最大并行度为4。接下来，我们创建了一个包含整数元素的数据流input。然后，我们使用rebalance()和rescale()转换操作符对数据流进行重新调整。最后，我们使用map()转换操作符对数据流进行转换，并将结果打印出来。最后，我们使用execute()方法执行作业。