原文:flink調優之壓測任務的合理並行度

壓測合理並行度的方法: 獲得高峰期的qps,如每秒 w條 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 x除以y,增加一點富余: 乘以 . ,就是合理的並行度。 在flink中,設置並行度的地方有: 配置文件 提交任務時的參數 代碼env 代碼算子 案例: 提交一個flink程序,內容是計算uv,設置並行度為 測試時記得關閉chain來看到每一個算子的情況 :e ...

2022-04-14 22:03 0 2646 推薦指數:

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Spark性能調合理設置並行度

Spark性能調合理設置並行度 1.Spark的並行度指的是什么? spark作業中,各個stage的task的數量,也就代表了spark作業在各個階段stage的並行度! 當分配完所能分配的最大資源了,然后對應資源 ...

Thu Apr 13 16:27:00 CST 2017 0 2779
Spark性能調合理設置並行度

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Sun Mar 12 21:40:00 CST 2017 0 14983
SPARK調並行度設置

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 ...

Sun Aug 11 22:51:00 CST 2019 0 1099
Flink並行度

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 ...

Tue Sep 11 20:25:00 CST 2018 0 2926
Flink Task 並行度

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 ...

Wed Nov 13 16:49:00 CST 2019 0 830
Flink並行度設置

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 ...

Thu Nov 14 19:49:00 CST 2019 0 2015
Flink並行度相關問題

Flink運行模式分為:集群模式、單機模式 集群模式:Flink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 ...

Sun Apr 12 01:59:00 CST 2020 0 584
 
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