flink 并行度 详细
时间: 2023-11-07 12:53:28 浏览: 42
Flink 的并行度是指作业中可以同时执行的任务数量,也就是作业的并行度。Flink支持两种类型的并行度:任务并行度和算子并行度。
任务并行度是指任务被分成多个子任务并行执行的能力。在Flink中,一个任务可以被分成多个子任务并行执行,每个子任务都可以在不同的线程或计算节点上运行。任务并行度可以通过设置并行任务的数量来控制。
算子并行度是指在算子内部并行处理数据的能力。Flink中的算子可以被分成多个子任务并行执行,每个子任务都可以在不同的线程或计算节点上运行。算子并行度可以通过设置算子并行度的数量来控制。
一般来说,任务并行度和算子并行度都可以通过设置Flink作业的并行度参数来控制。在Flink中,可以通过设置作业的并行度参数来控制作业中每个算子的并行度,也可以通过设置算子的并行度参数来控制算子内部的并行度。同时,Flink也支持自适应并行度调整,即根据运行时的负载情况动态地调整并行度以提高作业的性能。
相关问题
flink并行度设置
在Flink中,可以通过不同的方式来设置并行度。首先,在客户端提交作业时,可以通过-p参数来指定整个作业的并行度。例如,使用命令"bin/flink run -p 10 FlinkDemo.jar"来将作业的并行度设置为10。
其次,在系统层面,可以通过编辑flink-conf.yaml文件中的parallelism.default属性来指定所有执行环境的默认并行度。这样,在没有显式设置算子的并行度时,系统会使用默认并行度来执行作业。
此外,在执行环境层面,可以通过调用setParallelism()方法来设置执行环境的并行度。例如,为了将所有的算子、数据源和目的地的并行度设置为3,可以使用setParallelism(3)来设置执行环境的并行度。需要注意的是,执行环境的并行度可以被显式设置的算子的并行度所覆盖。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Flink09:并行度:TaskManager与Slot、并行度的设置、并行度案例分析](https://blog.csdn.net/weixin_40612128/article/details/123474702)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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flink 并行度设置
在Flink中,可以通过设置并行度(parallelism)来控制任务的并行度,从而实现更好的性能和资源利用率。
并行度可以在以下三个级别上进行设置:
1. Job Level:在提交作业时,可以通过设置`setParallelism()`方法来指定整个作业的并行度。例如:
```
env.setParallelism(4); // 设置整个作业的并行度为4
```
2. Operator Level:在每个算子(operator)中,可以通过调用`setParallelism()`方法来指定该算子的并行度。例如:
```
DataStream<Integer> stream = env.fromElements(1, 2, 3);
stream.map(new MyMapper()).setParallelism(2); // 设置map算子的并行度为2
```
3. DataStream Level:在某些情况下,可以在DataStream对象上直接调用`setParallelism()`方法来指定该数据流的并行度。例如:
```
DataStream<Integer> stream1 = env.fromElements(1, 2, 3).setParallelism(2); // 设置数据流的并行度为2
DataStream<Integer> stream2 = env.fromElements(4, 5, 6).setParallelism(3); // 设置数据流的并行度为3
```
需要注意的是,并行度的设置需要根据具体的业务场景和硬件资源情况来进行合理调整,否则会导致性能下降或资源浪费。