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。

相关问题

flink 设置任务并行度

在Flink中，可以通过以下两种方式来设置任务并行度：

1. 在代码中设置并行度：可以通过在代码中使用`setParallelism(n)`方法来设置整个任务的并行度，其中n表示并行度的数量。例如：

env.setParallelism(4); // 设置整个任务的并行度为4

2. 在提交任务时设置并行度：可以在提交任务时通过`-p`参数来指定整个任务的并行度。例如：

flink run -p 4 -c com.example.MyJob /path/to/job.jar

以上两种方式都可以实现任务并行度的设置，可以根据具体场景和需求来选择使用哪种方式。需要注意的是，任务并行度的设置会影响到整个任务的并行执行，因此应该根据计算资源的情况和任务的特点来设置合适的并行度，以提高任务的执行效率。

flink 设置多并行度

在Flink中，可以通过以下两种方式来设置多并行度：

1. 在代码中设置并行度：可以通过在代码中使用`setParallelism(n)`方法来设置算子的并行度，其中n表示并行度的数量。例如：

DataStream<String> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<String>("topic", new SimpleStringSchema(), props));
stream.map(new MapFunction<String, String>() {
    @Override
    public String map(String value) throws Exception {
        return value;
    }
})
.setParallelism(2)  // 设置并行度为2
.print();

2. 在配置文件中设置并行度：可以在flink-conf.yaml文件中设置`parallelism.default`属性来指定默认的并行度，也可以在提交任务时通过`-p`参数来指定具体算子的并行度。例如：

parallelism.default: 4  # 设置默认并行度为4

flink run -p 2 -c com.example.MyJob /path/to/job.jar

以上两种方式都可以实现多并行度的设置，可以根据具体场景和需求来选择使用哪种方式。