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 ...

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 ...

壓測合理並行度的方法： ①獲得高峰期的qps，如每秒5w條 ②消費該高峰期的數據，達到反壓狀態后查看每秒處理的數據量y，就是單並行度的處理上限 ③x除以y，增加一點富余： 乘以1.2，就是合理的並行度。 在flink中，設置並行度的地方有： ①配置文件 ②提交任務時的參數 ...

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 ...

我們都知道flink 連接kafka時，默認是一個partition對應一個thread，它究竟是怎么實現的呢？以及到我們自己定義 RichParallelSourceFunction 的時候如何借鑒這部分代碼呢？ 我們一起來看一下(基於flink-1.8) 看過flink kafka連接器源碼 ...

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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