并行执行 本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。FLink程序由多个任务（转换/操作符、数据源和sinks）组成。任务被分成多个并行实例来执行，每个并行实例处理任务的输入数据的子集。任务的并行实例的数量称之为并行性。 如果要使用保存点，还应该考虑设置最大并行性（或最大并行 ...

mapTask并行度的决定机制 　　一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定，而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为：将待处理数据执行逻辑切片（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上的多个split），然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理 ...

并行的数据流 Flink程序由多个任务（转换/运算符，数据源和接收器）组成，Flink中的程序本质上是并行和分布式的。 在执行期间，流具有一个或多个流分区，并且每个operator具有一个或多个operator*子任务*。 operator子任务 ...

task的parallelism可以在Flink的不同级别上指定。四种级别是：算子级别、执行环境（ExecutionEnvironment）级别、客户端（命令行）级别、配置文件（flink-conf. ...

代码如下： View Code 代码中，lowerbound和upperbound有两种情况需要考虑。 1） 分区字段值可以穷举出来，如年份。 　　引用外网 ...

，因为每个处理器缓存都会不断地重新加载数据。如果将各个处理器分配给特定线程，则通过消除处理器的重新加载需要 ...

1、Storm并行度相关的概念 Storm集群有很多节点，按照类型分为nimbus（主节点）、supervisor（从节点），在conf/storm.yaml中配置了一个supervisor,有多个槽（supervisor.slots.ports），每个槽就是一个JVM，就是一个 ...

操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布 ...