每个方法,每个算子后面都可以设置并行度.setParallelism(),keyBy不可以设置。 socketTextStream是单并行度的数据源,默认也是1 sparkStreaming的时候,每次只能处理当前的数据,不能进行累加,因为没帮我们管理状态,用了updateStateByKey勉强帮我们管理了状态,而flink这里自动管理状态 有状态的流和分布式计算 并行度、slot、tas...
Task Slot是静态的概念,是指TaskManager具有的并发执行能力,可以通过参数taskmanager.numberOfTaskSlots进行配置.并行度parallelism是动态概念,即TaskManager运行程序时实际使用的并发能力,可以通过参数parallelism.default进行配置。 也就是说,假设一共有3个TaskManager,每一个TaskManager中的分配3个TaskSlot,也就是每个TaskManage...
数据经过keyBy发生了数据交换,数据会跨越分区,因此无法将keyBy以及其后面的窗口聚合链接到一起。由于WindowAggregation的并行度是2,Sink的并行度为1,数据再次发生了交换,我们不能把WindowAggregation和Sink两部分链接到一起。1.2节中提到,Sink的并行度是人为设置为1,如果我们把Sink的并行度也设置为2,那么是可以让这两个...
⭐ 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 ⭐ keyby 之后的处理算子:建议最大并行度为此算子并行度的整数倍,这样可以使每个算子上的 keyGroup 是相同的,从而使得数据相对均匀...
我们所做的只是将 RocksDB 中的每个键(即每个会话)的元数据存储在一个单独的 ValueState 中。此元数据在 keyBy 算子之后,但在开窗之前使用和更新。这意味着我们可以保护 RocksDB 避免在其 ListState 中积累太多数据,因为基于此元数据,我们知道何时停止接受给定键的值!
如果 不使用 keyBy ,所有数据会被划分到一个窗口里,汇总到一个task处理,并行度是1. PS:最大并行度=container个数 * 每个container上最大slot数 api调用如下: Keyed Windows 01 02 03 04 05 06 07 08 09 stream .keyBy(...) <- keyed versus non-keyed windows ...
二、问题 如果集群有35个taskmanager，140个slot，其中一个Vertex的并行度<140，属于该vertex的task在...
我们所做的只是将 RocksDB 中的每个键(即每个会话)的元数据存储在一个单独的 ValueState 中。此元数据在 keyBy 算子之后,但在开窗之前使用和更新。这意味着我们可以保护 RocksDB 避免在其 ListState 中积累太多数据,因为基于此元数据,我们知道何时停止接受给定键的值!
Map的并行度也为2,source读取数据后做Stream Partition操作,source1将数据交给map1,source2将数据交给map2。keyBy(或者window等)的并行度为2,map处理后的数据需要经过shuffle操作,然后交给keyBy进行分组统计。Sink的并行度为1,keyBy最后分组统计后的数据交给sink,将数据进行输出操作。
Keyed State是针对KeyedStream的状态,必须先对一个DataStream进行keyBy操作。在本例中,我们对用户ID进行了keyBy,那么用户ID为1的行为数据共享同一状态数据,以此类推,每个用户ID的行为数据共享自己的状态数据。之后,我们需要实现Rich类函数,比如RichFlatMapFunction,或者KeyedProcessFunction等函数类。这些算子函数类都是Rich...