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 ...

mapTask並行度的決定機制 　　一個job的map階段並行度由客戶端在提交job時決定，而客戶端對map階段並行度的規划的基本邏輯為：將待處理數據執行邏輯切片（即按照一個特定切片大小，將待處理數據划分成邏輯上的多個split），然后每一個split分配一個mapTask並行實例處理 ...

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 ...

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. ...

代碼如下： View Code 代碼中，lowerbound和upperbound有兩種情況需要考慮。 1） 分區字段值可以窮舉出來，如年份。 　　引用外網 ...

，因為每個處理器緩存都會不斷地重新加載數據。如果將各個處理器分配給特定線程，則通過消除處理器的重新加載需要 ...

1、Storm並行度相關的概念 Storm集群有很多節點，按照類型分為nimbus（主節點）、supervisor（從節點），在conf/storm.yaml中配置了一個supervisor,有多個槽（supervisor.slots.ports），每個槽就是一個JVM，就是一個 ...

操作場景 並行度控制任務的數量，影響shuffle操作后數據被切分成的塊數。調整並行度讓任務的數量和每個任務處理的數據與機器的處理能力達到最優 查看CPU使用情況和內存占用情況，當任務和數據不是平均分布在各節點，而是集中在個別節點時，可以增大並行度使任務和數據更均勻的分布 ...