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 job如何配置并行度

Flink作业的并行度可以通过以下几种方式进行配置：

1. 全局并行度：可以在Flink作业的执行环境中设置全局并行度，即所有算子的并行度都将遵循该全局并行度。可以使用`ExecutionEnvironment.setParallelism()`或`StreamExecutionEnvironment.setParallelism()`方法来设置。
例如，在StreamExecutionEnvironment中设置全局并行度为4：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4);

2. 算子级别并行度：除了全局并行度外，还可以为每个算子单独设置并行度。可以使用`setParallelism()`方法来设置算子的并行度。
例如，在DataStream上设置算子级别并行度为2：

DataStream<Integer> dataStream = ...;
dataStream.map(...).setParallelism(2);

3. 系统默认并行度：如果没有显式地设置全局并行度或算子级别并行度，Flink将使用系统默认并行度。系统默认并行度通常是根据可用的资源（如CPU核心数）自动计算得出的。

需要注意的是，并行度设置过高可能会导致资源浪费和性能下降，因此需要根据实际情况进行调整。可以通过监控Flink作业的运行情况和性能指标来进行调优和优化。