並行執行 本節介紹如何在Flink中配置程序的並行執行。FLink程序由多個任務(轉換/操作符、數據源和sinks)組成。任務被分成多個並行實例來執行,每個並行實例處理任務的輸入數據的子集。任務的並行實例的數量稱之為並行性。 如果要使用保存點,還應該考慮設置最大並行性(或最大並行 ...
task的parallelism可以在Flink的不同級別上指定。四種級別是:算子級別 執行環境 ExecutionEnvironment 級別 客戶端 命令行 級別 配置文件 flink conf.yaml 級別 每個operator data source或者data sink都可以通過調用setParallelism 方法來指定 運行環境的默認並發數可以通過調用setParallelism ...
2019-11-14 11:49 0 2015 推薦指數:
並行執行 本節介紹如何在Flink中配置程序的並行執行。FLink程序由多個任務(轉換/操作符、數據源和sinks)組成。任務被分成多個並行實例來執行,每個並行實例處理任務的輸入數據的子集。任務的並行實例的數量稱之為並行性。 如果要使用保存點,還應該考慮設置最大並行性(或最大並行 ...
並行的數據流 Flink程序由多個任務(轉換/運算符,數據源和接收器)組成,Flink中的程序本質上是並行和分布式的。 在執行期間,流具有一個或多個流分區,並且每個operator具有一個或多個operator*子任務*。 operator子任務 ...
在使用Flink處理生產實際問題時,並行度和資源的配置調優是經常要面對的工作之一,如果有效和正確地配置並行度是任務能夠高效執行的必要條件。 Flink中的計算資源 首先理解Flink中的計算資源的核心概念,比如Slot、Chain、Task等,這有助於我們快速定位生產中的問題。 Task ...
Flink設置並行度的幾種方式 1.代碼中設置setParallelism() 全局設置: env.setParallelism(3); 算子設置(部分設置): sum(1).setParallelism(3) 2.客戶端CLI設置(或webui直接輸入 ...
Flink運行模式分為:集群模式、單機模式 集群模式:Flink的並行度取決於配置文件中的默認值,如下如所示: 在此配置的默認值下,全局的所有算子平行度都是1,我們也可以在程序中重寫這個並行度 設置方式如下: 在本地模式下:默認的並行度為CPU核數可以執行線程數的最大值 ...
https://my.oschina.net/u/3892023/blog/3007172 ...
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在各個節點。增加任務的並行度,充分利用集群機器的計算能力,一般並行度設置為集群CPU總和的2-3倍 操 ...