parallelism.um3台服务器每日50G数据推荐值

对于每日处理 50G 数据的场景，使用 3 台服务器进行处理，推荐的 `parallelism.um` 值应该根据系统性能和资源限制来确定。以下是一些建议：

1. 首先，评估每台服务器的性能和资源可用性。了解每台服务器的处理能力、内存、CPU 和网络带宽等资源情况。

2. 根据每台服务器的性能和资源限制，推荐将 `parallelism.um` 设置为一个适当的值。每台服务器可以设置相同的并行度，也可以根据资源分配情况设置不同的并行度。

3. 考虑到每日处理 50G 数据的规模和使用的服务器数量，可以将并行度设置为相对较高的值，以充分利用多台服务器的计算能力。

需要根据具体的服务器性能、资源限制以及数据处理任务的需求来评估和调整 `parallelism.um` 的值。建议进行实验和性能测试来确定最佳设置，以充分利用服务器资源并保证处理速度和数据质量。

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parallelism.um每日2亿数据推荐值

对于每日处理 2 亿数据的场景，推荐的 `parallelism.um` 值应该根据系统性能和资源限制来确定。以下是一些建议：

1. 首先，评估系统的性能和资源可用性。了解系统的处理能力、内存、CPU 和网络带宽等资源情况。

2. 根据系统的性能和资源限制，推荐将 `parallelism.um` 设置为一个适当的值。该值应该充分利用系统资源，同时不过度占用资源导致性能下降。

3. 考虑到每日处理 2 亿数据的规模，可能需要设置较大的并行度来提高处理速度。可以根据系统的性能和资源限制，尝试增加并行度，以找到最佳设置。

需要根据具体的应用程序需求、系统性能和资源限制来评估和调整 `parallelism.um` 的值。建议进行实验和性能测试来确定最佳设置，以充分利用系统资源并保证处理速度和数据质量。

parallelism.um=15

这个配置参数表示 Flink 任务的并行度，即同时执行任务的并发线程数。在 Flink 中，任务并行度是用来控制任务的并行执行能力的一个重要参数。通过增加并行度，可以提高任务的处理速度和吞吐量。

在这个例子中，参数 `parallelism.um` 被设置为 15，表示该任务的并行度为 15。也就是说，该任务将使用 15 个并发线程来执行任务，并且可以同时处理多个数据流。请注意，适当地配置并行度需要根据具体的应用需求和计算资源来进行调整，以达到最佳的性能和资源利用效率。