Flink Task 并行度

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并行的数据流 Flink程序由多个任务(转换/运算符,数据源和接收器)组成,Flink中的程序本质上是并行和分布式的. 在执行期间,流具有一个或多个流分区,并且每个operator具有一个或多个operator*子任务*. operator子任务彼此独立,并且可以在不同的线程中执行,这些线程又可能在不同的机器或容器上执行. operator子任务的数量是该特定operator的并行度. 流的并行度始终是其生成operator的并行度. 同一程序的不同operator可能具有不同的并行级别. 示意…

Flink task之间的数据交换

Flink中的数据交换是围绕着下面的原则设计的: 1.数据交换的控制流(即,为了启动交换而传递的消息)是由接收者发起的,就像原始的MapReduce一样. 2.用于数据交换的数据流,即通过电缆的实际数据传输,被抽象为了IntermediateResult,并且是可插拔的. 这意味着系统可以使用同一实现同时支持流数据传输和批处理数据传输. 数据交换也涉及到了一些角色,包括: 1.JobManager,master节点,负责任务调度,异常恢复,任务协调,并且通过ExecutionGraph这样的数据…

flink solt，并行度

转自:https://www.jianshu.com/p/3598f23031e6 简介 Flink运行时主要角色有两个:JobManager和TaskManager,无论是standalone集群,flink on yarn都是要启动这两个角色.JobManager主要是负责接受客户端的job,调度job,协调checkpoint等.TaskManager执行具体的Task.TaskManager为了对资源进行隔离和增加允许的task数,引入了slot的概念,这个slot对资源的隔离仅仅是对内…

spark内核篇-task数与并行度

每一个 spark job 根据 shuffle 划分 stage,每个 stage 形成一个或者多个 taskSet,了解了每个 stage 需要运行多少个 task,有助于我们优化 spark 运行 task 数首先需要了解以下概念: RDD,弹性分布式数据集,多个 partition: split,切片,HDFS 上文件为什么要切片,如何切片,参考我的博客 hadoop 的 Split: textFlie 分区,textFile 如何对一个文件分区,参考我的博客 RDD认知与创建: 创建…

Flink并行度

并行执行本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行.FLink程序由多个任务(转换/操作符.数据源和sinks)组成.任务被分成多个并行实例来执行,每个并行实例处理任务的输入数据的子集.任务的并行实例的数量称之为并行性. 如果要使用保存点,还应该考虑设置最大并行性(或最大并行性).当从保存点还原时,可以改变特定运算符或整个程序的并行性,并且该设置指定并行性的上限.这是必需的,因为FLINK内部将状态划分为key-groups,并且我们不能拥有+INF的key-group数,因为这将对性能有害…

追源索骥：透过源码看懂Flink核心框架的执行流程

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