在ADF Dataflow中，可以采用以下最佳实践来实现并行处理：

1. 使用分区模式处理数据

使用分区模式可以将数据分成较小的块，使其更容易处理。可以通过以下代码来实现：

partition($$MaxConcurrency=2,PartitionByCol="PartitionColumn")

该代码将数据划分为2个分区，并按“PartitionColumn”列进行分区。

2. 优化数据流架构

优化数据流架构可以减少数据传输和处理时间，并使整个数据流更可靠。例如，可以将一系列转换操作合并为一个数据流，以减少数据复制和移动。以下代码可以将两个数据流合并为一个数据流：

union(DataFlow1,DataFlow2)

3. 使用缓存

使用缓存可以在处理数据之前存储数据，并在数据处理之前进行预处理。这可以大大减少处理时间。以下代码可以将数据缓存：

cache()

4. 使用并行运行的数据流

使用并行运行的数据流可以加速数据处理并提高数据流的性能。可以通过以下代码来实现：

setproperty(name="EnableConcurrentExecution",value=true)

该代码将启用并行执行模式。

5. 合理规划节点的位置

规划节点的位置可以使数据在传输过程中减少数据复制和移动。例如，可以在数据源节点附近放置数据缓存节点，以减少数据传输时间。以下代码可以添加一个数据缓存节点：

addcache()

通过以上最佳实践的实现，ADF Dataflow可以更有效地处理数据，提高数据处理性能和效率。