kafkaSource, watermarkStrategy,"KafkaSource-"+ tableIdentifier);intdefaultParallelism=execEnv.getParallelism();// add by venn for custom source parallelism// 很多任务不需要设置并行度,所以加了个判空条件// 如果设置的并行度等于 全局的并行度也不做处理if(parallelism !=null&& parallelism >0&& parallelis...
一个Flink程序是由多个任务组成(source、transformation和sink)。一个任务由多个并行的实例(线程)来执行,一个任务的并行实例(线程)数目就被称为该任务的并行度。 并行的意思,在Flink中代表每个任务的并行度,适当的提高并行度可以大大提高job的执行效率,比如当你的job消费kafka的速度过慢,适当调大就消费正常了。在fl...
这是因为Source一直以来有两种并行的标准,一是传统的流式SourceFunction与批式InputFormat,二是原生支持流批一体的FLIP-27Source,并且Connector之间的实现并不统一。 笔者最近在Flink钉群闲逛时,经常看到如下图所示的发言,可见大家对Source(主要是Kafka Source)支持独立设置并行度的需求比较急切。 本文就来基于1.13.0版本...
Kafka(已更完) Spark(已更完) Flink(正在更新!) 章节内容 上节我们完成了如下的内容: ManageOperatorState StateBackend Checkpoint 简单介绍 一个Flink程序由多个Operator组成(Source、Transformation、Sink)。 一个Operator由多个并行的Task(线程)来执行,一个Operator的并行Task(线程)数目就被称为该Operator(任务)并行...
我们知道,流处理从事件产生,到流经source,再到operator,中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下,流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的,但是也不排除由于网络延迟等原因,导致乱序的产生,特别是使用kafka的话,多个分区的数据无法保证有序。那么此时出现一个问题,一旦出现乱序,如果只根据 eventTime 决...
(1)并行度优先级 在我们流计算平台上,可以支持Flinksql和FlinkJar两种流任务开发方式,其中FlinkJar流任务在遭遇数据背压时,可以更加细粒度优先对各算子的并行度进行调整。 (2)Source端并行度的设置 数据源端是 Kafka,Source的并行度设置为Kafka对应Topic的分区数。 如果已经等于 Kafka 的分区数,消费速度仍跟不上数据...
FlinkKafkaConsumer<String> fkc = KafkaUtil.getKafkaSource(source_topic, "source_group"); // 读取kafka数据流 SingleOutputStreamOperator<String> sourceDs = env.addSource(fkc).name(source_topic + "_source"); // 解析kafka数据 SingleOutputStreamOperator<SourceDpiHttp> mapDs = sourceDs.flatMap(new...
1.⭐ source 并行度配置:以 kafka 为例,source 的并行度一般设置为 kafka 对应的 topic 的分区数 2.⭐ transform(比如 flatmap、map、filter 等算子)并行度的配置:这些算子一般不会做太重的操作,并行度可以和 source 保持一致,使得算子之间可以做到 forward 传输数据,不经过网络传输 ...
不一样，kafka consumer group 了解下。哎，这个问题有点太基础了。
在Flink中,Kafka分区的数量通常应该小于Flink并行度的数量。这是因为Flink需要将Kafka分区的数据分配给各个任务,如果分区的数量小于并行度的数量,可能会导致某些任务没有数据可以处理,从而降低作业的处理效率。如果Kafka分区的数量大于Flink并行度的数量,Flink会自动进行数据分区,将数据分配给各个任务。例如,如果Kafka分区的...