flink 有多少种并行度

在Flink中，可以设置以下三种类型的并行度：

1. 算子并行度（Operator Parallelism）：指的是单个算子实例的并行度，即并行执行算子的任务的数量。算子并行度的值可以在代码中通过`setParallelism(n)`方法进行设置，也可以在配置文件中通过`parallelism.default`属性进行设置。

2. 任务并行度（Task Parallelism）：指的是整个Flink任务（Job）的并行度，即Flink将任务分割成多个子任务，并行执行这些子任务的数量。任务并行度的值可以在代码中通过`setParallelism(n)`方法进行设置，也可以在提交任务时通过`-p`参数进行设置。

3. 数据并行度（Data Parallelism）：指的是在算子之间传输数据的并行度，即并行发送和接收数据的数量。数据并行度的值可以通过Flink的网络通信机制来自动调整，以满足任务的需求。

需要注意的是，算子并行度和任务并行度是不同的概念，一个任务可以包含多个算子，每个算子可以有不同的并行度。同时，数据并行度也是根据任务的具体情况自动调整的，开发者无需手动设置。

相关问题

flink 任务并行度 并行度设置

Flink 任务并行度指的是在 Flink 集群中，一个任务可以同时由多个 TaskManager 进行处理的数量。并行度设置的大小会影响任务的执行效率和性能。

在 Flink 中，可以通过以下方式设置任务的并行度：

1. 在程序中使用`setParallelism()`方法来设置任务的并行度。例如：

   env.setParallelism(4);

这样就将整个程序的并行度设置为了 4。

2. 在 Flink 配置文件中设置默认的并行度。可以在`flink-conf.yaml`文件中配置`parallelism.default`属性。例如：

   parallelism.default: 4

这样就将默认的并行度设置为了 4。

3. 在提交任务时通过命令行参数`-p`或`--parallelism`来设置任务的并行度。例如：

   ./bin/flink run -p 4 /path/to/job.jar

这样就将当前任务的并行度设置为了 4。

需要注意的是，并行度的设置需要根据任务的复杂度、数据量、集群资源等因素进行综合考虑，不宜设置过高或过低，否则会影响任务执行效率和性能。

flink sql客户端设置并行度

在 Flink SQL 中，可以通过以下两种方式设置并行度：

1. 通过设置 Flink 系统参数 flink.parallelism.default。该参数是 Flink 默认的并行度，如果没有在具体的操作中设置并行度，则会使用该默认值。可以在启动 Flink 集群时通过修改 flink-conf.yaml 文件来设置该参数的值。

2. 在具体的 SQL 操作中使用关键字 PARALLELISM 来指定并行度。例如：

   SELECT *
   FROM myTable
   WHERE age > 18
   PARALLELISM 4;

上述语句指定了该操作的并行度为 4。注意，该方式只对具体的操作生效，不会影响到其他操作的并行度。