所以, flink 任务,最大并行度的那个算子,决定了需要多少个 slot 。把消耗并行度最大的那个算子解决了,其他算子也都没问题。 为了加深大家的理解,这里再对照着几幅图加深一下认识 slot 是指 TaskManager 的最大并发能力 如上图,3 个 TaskManager,每个 TaskManager 3 个 slot,此时一共有 9 个 slot。 如上图,...
ResourceManager 在 Slot Pool Manager 中管理和维护 TaskManager 以及对应的 Slot 集合,每个 Slot 有三种状态:FREE、PENDING 和 ALLOCATED。 ResourceManager 处理 Slot 申请是一个异步过程,ResourceManager 接收到 Slot 申请后会先将请求放入到 Pending 列表中,然后给这些请求分配 Slot,最后向 TaskManager 发送请求确认资源...
6.共享Slot,虽然在flink中允许task共享Slot提升资源利用率,但是如果一个Slot中容纳过多task反而会造成资源低下(比如极端情况下所有Task都分布在一个Slot内),在Flink中task需要按照一定规则共享Slot。共享Slot的方式有两种,SlotShardingGroup和CoLocationGroup,这里主要介绍一下SlotShardingGroup的用法, 这种共享的基本思路就...
1. 此时将进入FlinkKafkaConsumerBase.run 方法,构建KafkaFetcher去捉取数据,然后将数据丢给SourceFunction.SourceContext接口,本例中的实现类为NonTimestampContext, 2. NonTimestampContext.collect 方法通过调用output<StreamRecord<T>>.collect 将数据写入到缓存,该output实例为:AbstractStreamOperator.CountingOutput 3....
Flink Master 中唯一的 Resource Manager 负责整个 Flink Cluster 的资源调度以及与外部调度系统对接,这里的外部调度系统指的是Kubernetes、Mesos、Yarn 等资源管理系统。 Task Manager 负责 Task 的执行,其中的 Slot 是 Task Manager 资源的一个子集,也是 Flink 资源管理的基本单位,Slot 的概念贯穿资源调度过程的始终。
Slot 机制原理 资源隔离:Slot 是 Flink 资源管理的重要组成部分,通过 Slot 机制,Flink 能够实现任务级别的资源隔离。每个 Slot 独立管理其占用的资源,避免不同任务间的资源争抢。 并行执行:作业中的一个算子设置了并行度之后,会生成对应的多个子任务,这些子任务将会被分配到不同或相同的 Slot 上执行,以实现并行处...
每个任务槽（task slot）其实表示了TaskManager拥有计算资源的一个固定大小的子集。这些资源就是用来独立执行一个子任务的。二、任务槽数量的设置 在Flink的/opt/module/flink-1.13.1/conf/flink-conf.yaml配置文件中，可以设置TaskManager的slot数量，默认是1个slot。taskmanager.numberOfTaskSlots: 8 需要注意的是，...
每个Flink任务都需要一个或多个slot来执行,并且每个slot可以运行一个或多个任务线程。 一个slot可以执行一个或多个并行任务,这取决于slot的资源配置。例如,如果一个slot被配置为具有4个CPU核心和8 GB内存,则可以在一个slot中同时执行多个任务线程,每个任务线程使用1个或多个CPU核心和一部分内存。 Flink的任务调度...
Flink Master 中唯一的 Resource Manager 负责整个 Flink Cluster 的资源调度以及与外部调度系统对接,这里的外部调度系统指的是 Kubernetes、Mesos、Yarn 等资源管理系统。 Task Manager 负责 Task 的执行,其中的 Slot 是 Task Manager 资源的一个子集,也是 Flink 资源管理的基本单位,Slot 的概念贯穿资源调度过程的始终...
Slot 概念 Flink中的Slot是一组资源的集合,包含CPU核心数,task堆内存,task对外内存,管理内存和网络内存。同时slot也是Flink的资源分配单位。 一个TaskManager中包含一个或者多个Slot。根据slot共享配置,一个slot中可同时运行多个task。这些task以工作线程的形式存在于slot中。