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 ...

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.yaml）级别 * 每个operator、data source或者data sink都可以 ...

使用Hive构建数据仓库已经成为了比较普遍的一种解决方案。目前，一些比较常见的大数据处理引擎，都无一例外兼容Hive。Flink从1.9开始支持集成Hive，不过1.9版本为beta版，不推荐在生产环境中使用。在Flink1.10版本中，标志着对 Blink的整合宣告完成 ...

Flink运行模式分为：集群模式、单机模式 集群模式：Flink的并行度取决于配置文件中的默认值,如下如所示： 在此配置的默认值下，全局的所有算子平行度都是1，我们也可以在程序中重写这个并行度 设置方式如下： 在本地模式下：默认的并行度为CPU核数可以执行线程数的最大值 ...

在上一篇分享Flink集成Hive之快速入门–以Flink1.12为例中，介绍了Flink集成Hive的进本步骤。本文分享，将继续介绍Flink集成Hive的另外两个概念：Hive Catalog与Hive Dialect。本文包括以下内容，希望对你有所帮助。 什么是Hive ...

2.10.1 Flink 1.12 　　直接去华为镜像站下载就好了！ 检查集群环境 ...

https://my.oschina.net/u/3892023/blog/3007172 ...