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 ...

OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 2018年04月15日 15:07:22 途次客 阅读数：421 标签： OpenCL并行计算Visual Studio 2017 更多 个人分类： OpenCL ...

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 ...

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 ...

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 ...

前言 　　上一篇我们主要介绍了并行编程相关的知识，这一节我们继续介绍关于任务相关的知识。为了更好的控制并行操作，我们可以使用System.Threading.Tasks中的Task类。我们首先来了解是什么是任务——任务表示将要完成的一个或某个工作单元，这个工作单元可以在单独线程中运行，也可以使 ...

一般生产环境不会直接这么用，但是springboot提供的这个功能还是很有用的，比如说我们自己做并发测试，模拟定时任务。 其他依赖 配置类 主要是为了初始化自定义的线程池，以及异步执行处理配置（单独的使用@Schedule是单线程的，配合@Async实现任务并行） 任务执行类 ...