setparallelism
时间: 2023-05-08 10:58:18 浏览: 59
setParallelism指定Apache Storm拓扑中并行度的数量,即同时运行的任务数量。在Storm拓扑中,任务是一个实现组件逻辑的操作单元。并行度指的是一次可以并行执行的任务数量。
在设置并行度时,需要考虑拓扑的特性,包括数据流量、接收器的处理能力、处理单元的性能、任务运行的资源需求等。过高或过低的并行度都会导致性能问题和资源浪费。
setParallelism可以在定义Spout和Bolt时设置。在Spout和Bolt的execute方法中,通过TopologyContext对象可以获取当前组件所在的Task ID和该组件的并行度信息。通过Task ID和并行度信息,可以实现任务分发和负载均衡。
setParallelism函数的调用方式为:builder.setBolt("boltName", new Bolt(), parallelismHint),其中parallelismHint参数表示Bolt的并行度数量。同样,Spout的并行度数量也可通过类似的方式设置。
在设置并行度数量时需要注意,根据不同的业务需求和拓扑结构,合理的设置并行度数量可以有效提升拓扑的处理性能。
相关问题
DataStreamSource<String> source = environment.addSource(new YjxxtCustomSourceRich("data/secret.txt")).setParallelism(7);
这段代码是使用 Flink 框架中的 DataStream API 从文件中读取数据,并将读取到的数据作为字符串类型的数据流输入到 Flink 程序中。
具体来说,这段代码首先创建了一个 `YjxxtCustomSourceRich` 类型的数据源,该数据源会读取 `data/secret.txt` 文件中的数据。然后使用 `setParallelism` 方法设置了并行度为 7,即在 Flink 集群中会创建 7 个并行的任务来读取该文件中的数据。
最后,将该数据源添加到 Flink 程序中,使其成为数据流处理的起点。
import org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.scala._ //输入数据的样例类 case class UserBehavior( userId: Long, itemId: Long, categoryId: Int, behavior: String, timestamp: Long ) object Test1 { def main(args: Array[String]): Unit = { //flink的流执行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //设定Time类型为EventTime env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) //并发为1 env.setParallelism(1) //获得数据源的文件 val stream = env.readFile[String]( new TextInputFormat(null), "/data/workspace/myshixun/pflinkhotitems1_2/src/UserBehavior1.csv") //********** Begin ********** //********** End ********** stream1.writeAsText("/root/files/result.txt").setParallelism(1) env.execute("获得数据") } }
根据提示,我们需要在输入数据之后添加代码来对数据进行处理。可以使用 Flink 中的 DataStream API 对数据进行操作,例如过滤、分组、聚合等。
下面是一个示例代码,将读取的数据流按照用户行为分组,统计每个行为的数量,并将结果输出到文件中:
```scala
import org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
case class UserBehavior(userId: Long, itemId: Long, categoryId: Int, behavior: String, timestamp: Long)
object Test1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//flink的流执行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
//设定Time类型为EventTime
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
//并发为1
env.setParallelism(1)
//获得数据源的文件
val stream = env.readFile[String](
new TextInputFormat(null),
"/data/workspace/myshixun/pflinkhotitems1_2/src/UserBehavior1.csv")
// 对数据进行处理
val dataStream = stream
.map(line => {
val fields = line.split(",")
UserBehavior(fields(0).toLong, fields(1).toLong, fields(2).toInt, fields(3), fields(4).toLong)
})
.filter(_.behavior == "pv") // 过滤出行为为 pv 的数据
.map(behavior => (behavior.behavior, 1)) // 将行为转换为键值对,并将数量设为 1
.keyBy(_._1) // 按照行为分组
.timeWindow(Time.minutes(10)) // 设定时间窗口为 10 分钟
.sum(1) // 统计数量
// 输出结果到文件
dataStream.writeAsText("/root/files/result.txt").setParallelism(1)
// 执行作业
env.execute("获得数据")
}
}
```
在上面的代码中,首先创建了一个 TextInputFormat 对象,并使用 readFile() 方法从文件中读取数据。然后使用 map() 方法将每行数据解析为 UserBehavior 对象,并使用 filter() 方法过滤出行为为 pv 的数据。接着使用 map() 方法将每个行为转换为键值对,并将数量设为 1,使用 keyBy() 方法按照行为分组,使用 timeWindow() 方法设定时间窗口为 10 分钟,使用 sum() 方法统计数量。最后使用 writeAsText() 方法将结果输出到文件中,使用 execute() 方法执行作业。