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 ...

本文参考康琪大佬的博客：使Flink SQL Kafka Source支持独立设置并行度 一直觉得 Flink Sql 需要指定算子并行度的功能，哪怕是基于 SQL 解析出来的算子不能添加并行度，source、sink、join 的算子也应该有修改并行度的功能。 恰好看到大佬的博客 ...

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 ...

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

在使用Flink处理生产实际问题时，并行度和资源的配置调优是经常要面对的工作之一，如果有效和正确地配置并行度是任务能够高效执行的必要条件。 Flink中的计算资源 首先理解Flink中的计算资源的核心概念，比如Slot、Chain、Task等，这有助于我们快速定位生产中的问题。 Task ...

压测合理并行度的方法： ①获得高峰期的qps，如每秒5w条 ②消费该高峰期的数据，达到反压状态后查看每秒处理的数据量y，就是单并行度的处理上限 ③x除以y，增加一点富余： 乘以1.2，就是合理的并行度。 在flink中，设置并行度的地方有： ①配置文件 ②提交任务时的参数 ...