Slot 并行度(Slot-level Parallelism) Flink 中的 TaskManager 是执行并行任务的工作节点,每个 TaskManager 中可以包含多个任务槽(Slot)。每个 Slot 对应一个并发任务实例,并可以同时运行多个任务实例。Slot 并行度是 Flink 资源分配中的重要概念,如果作业的并行度超过了集群中可用的 Slot 数,Flink 会进行资源调度,这...
在使用yarn-cluster命令时,添加“-yn NUM”参数设置TaskManager个数。 配置TaskManager Slot数每个TaskManager多个核同时能跑多个task,相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用TaskManager的内存,所以要在内存和核数之间做好平衡。 在使用yarn-session命令时,添加“-s NUM”参数设置SLOT数。 在使用yarn-cluster命令...
Task Manager 的一个 Slot 代表一个可用线程,该线程具有固定的内存,注意 Slot 只对内存隔离,没有对 CPU 隔离。默认情况下,Flink 允许子任务共享 Slot,即使它们是不同 task 的 subtask,只要它们来自相同的 job。这种共享可以有更好的资源利用率 上面图片中有两个 Task Manager,每个 Task Manager 有三个 slot,...
算子的默认group为default(即默认一个job下的subtask都可以共享一个slot) 为了防止不合理的共享,用户也能通过API来强制指定operator的共享组,比如:someStream.filter(...).slotSharingGroup("group1");就强制指定了filter的slot共享组为group1。怎么确定一个未做SlotSharingGroup设置算子的SlotSharingGroup什么呢(根据...
bin/flink run –p 2 –c com.atguigu.wc.SocketStreamWordCount ./FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar 如果我们直接在Web UI上提交作业,也可以在对应输入框中直接添加并行度。 (3)配置文件中设置 我们还可以直接在集群的配置文件flink-conf.yaml中直接更改默认并行度: ...
at org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutor.access$3000(TaskExecutor.java:176) ~[flink-dist_2.12-1.12.7.jar:1.12.7] at org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutor$SlotActionsImpl.lambda$timeoutSlot$1(TaskExecutor.java:2244) ~[flink-dist_2.12-1.12.7.jar:1.12.7] ...
经过原因分析和测试验证,最终采用了在保持分配给Job的资源不变的情况下将总Container数量减半、每个Container持有的资源从1C2G 1Slot变更为2C4G 2Slot的方式,使该问题得以解决。 经历该问题后,发现深入理解Slot和Flink Runtime Graph是十分必要的,于是撰写了这篇文章。本文内容分为两大部分,第一部分详细的分析Flink...
Flink集群需要的任务槽(Slot)正好与作业中使用的最高并行度相同。 不需要计算一个程序总共包含多少个任务(具有不同的并行度)。 更容易获得更好的资源利用率。如果没有槽位(Slot)共享,非密集的source/map()子任务将阻塞与资源密集的window子任务一样多的资源。 通过槽(Slot)共享,将我们示例中的基本并行度从2增加...
slot指的是插槽的意思,flink中任务的并行性由每个 Task Manager 上可用的 slot 决定。 如何设置flink job的parallelism 在flink的配置文件中flink-conf.yaml,默认的并行度为1; 在以shell的方式提交flink job的时候,可以使用-p指定程序的并行度; ./bin/flink run -p 10 ../word-count.jar ...
槽位slot 任务槽就是Flink集群中的资源调配单元,包含了机器用来执行计算的一组CPU和内存资源。每一个任务(Task)都需要分配到一个slot上执行。 slot是最小的调度单位,每一个 TaskManager 都包含了一定数量的任务槽(task slots)。slot 的数量限制了 TaskManager 能够并行处理的任务数量。