Spark性能调优之合理设置并行度 1.Spark的并行度指的是什么? spark作业中,各个stage的task的数量,也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度! 当分配完所能分配的最大资源了,然后对应资源 ...
压测合理并行度的方法: 获得高峰期的qps,如每秒 w条 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 x除以y,增加一点富余: 乘以 . ,就是合理的并行度。 在flink中,设置并行度的地方有: 配置文件 提交任务时的参数 代码env 代码算子 案例: 提交一个flink程序,内容是计算uv,设置并行度为 测试时记得关闭chain来看到每一个算子的情况 :e ...
2022-04-14 22:03 0 2646 推荐指数:
Spark性能调优之合理设置并行度 1.Spark的并行度指的是什么? spark作业中,各个stage的task的数量,也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度! 当分配完所能分配的最大资源了,然后对应资源 ...
Spark性能调优之合理设置并行度 1.Spark的并行度指的是什么? spark作业中,各个stage的task的数量,也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度! 当分配完所能分配的最大资源 ...
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 ...
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 ...
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 ...