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 ...
我们都知道flink 连接kafka时,默认是一个partition对应一个thread,它究竟是怎么实现的呢 以及到我们自己定义 RichParallelSourceFunction 的时候如何借鉴这部分代码呢 我们一起来看一下 基于flink . 看过flink kafka连接器源码的同学对 FlinkKafkaConsumerBase 应该不陌生 没有看过的也无所谓,我们一起来看就好 一起来 ...
2021-07-22 15:25 0 357 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
TaskManger与Slots Flink中每一个worker(TaskManager)都是一个JVM进程,它可能会在独立的线程上执行一个或多个subtask。为了控制一个worker能接收多少个task,worker通过task slot来进行控制(一个worker至少有一个task ...
https://blog.csdn.net/weixin_41608066/article/details/108557869?utm_medium=distribute.pc_relevant ...