flink sql 如何调整并行度参数

Flink SQL 中可以通过以下两种方式来调整并行度参数：

1. 通过 Flink Web UI 调整并行度参数：

在 Flink Web UI 中，可以找到对应的 Flink Job，点击进入 Job 的详情页，然后在任务算子的后面找到“并行度”一栏，点击“Edit”按钮，即可修改并行度参数。

2. 通过 SQL 语句调整并行度参数：

SET 'parallelism.default'='2';

在 SQL 语句中可以使用 SET 命令来调整并行度参数。例如，上述语句可以将默认并行度设置为 2。此时，所有没有指定并行度的算子都会使用默认并行度。在执行具体的 SQL 语句时，也可以使用“PARALLELISM”语句来指定具体算子的并行度，例如：

SELECT *
FROM my_table
WHERE my_field = 'my_value'
PARALLELISM 3;

上述语句可以将并行度设置为 3，从而提高查询的并行度。

相关问题

flinksql并行度

Flink SQL 的并行度可以通过以下几种方式控制：

1. 全局并行度：在 Flink SQL 环境中设置全局并行度，该并行度将应用于所有的操作符。可以通过以下方式设置：

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

StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

2. 单个操作符的并行度：可以在每个操作符中单独设置并行度，以覆盖全局并行度。可以通过以下方式设置：

Table table = tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM orders WHERE amount > 10");
table.printSchema();
table.writeToSink(new MySink()).setParallelism(2);

3. 聚合操作的并行度：Flink SQL 中的聚合操作需要进行数据分区和数据合并，可以通过以下方式设置并行度：

Table table = tEnv.sqlQuery("SELECT user, COUNT(*) FROM orders GROUP BY user");
table.printSchema();
table.writeToSink(new MySink()).setParallelism(2);

需要注意的是，并行度设置过大可能会导致资源浪费，并行度设置过小可能会导致性能瓶颈。需要根据具体场景进行调整。

flink sql 设置source并行度

在Flink SQL中，设置Source并行度可以通过修改代码来实现。具体来说，可以在构造方法中添加@Nullable Integer parallelism及相关的代码，并在getScanRuntimeProvider()方法的最后返回SourceFunctionProvider.of(kafkaConsumer, false, parallelism)。此外，在copy() / equals() / hashCode()方法内也需要加上parallelism。需要注意的是，由于Flink SQL中的Source有两种并行的标准，因此在实现过程中需要根据具体情况进行调整。