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 ...
Slot和TaskManager 首先Flink中每個真正執行任務的taskManager都是一個JVM進程,其在多線程環境中執行一個或者多個子任務,執行的任務可以看成一個線程,線程所占據的資源可以看做是slot。 那么為了控制一個JVM同時能運行的任務數量,flink引入了task slot的概念,每一個slot能獨立執行某個任務。 每一個task solt代表了taskManager資源的一個 ...
2021-08-09 20:15 1 126 推薦指數:
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 ...
OpenCL並行加減乘除示例——數據並行與任務並行 2018年04月15日 15:07:22 途次客 閱讀數:421 標簽: OpenCL並行計算Visual Studio 2017 更多 個人分類: OpenCL ...
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 ...
TaskManger與Slots Flink中每一個worker(TaskManager)都是一個JVM進程,它可能會在獨立的線程上執行一個或多個subtask。為了控制一個worker能接收多少個task,worker通過task slot來進行控制(一個worker至少有一個task ...
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.yaml)級別 * 每個operator、data source或者data sink都可以 ...
前言 上一篇我們主要介紹了並行編程相關的知識,這一節我們繼續介紹關於任務相關的知識。為了更好的控制並行操作,我們可以使用System.Threading.Tasks中的Task類。我們首先來了解是什么是任務——任務表示將要完成的一個或某個工作單元,這個工作單元可以在單獨線程中運行,也可以使 ...
一般生產環境不會直接這么用,但是springboot提供的這個功能還是很有用的,比如說我們自己做並發測試,模擬定時任務。 其他依賴 配置類 主要是為了初始化自定義的線程池,以及異步執行處理配置(單獨的使用@Schedule是單線程的,配合@Async實現任務並行) 任務執行類 ...