一般情况下你的slot数是你每个TM的cpu的核数。经验上讲Slot的数量与CPU-core的数量一致为好。但考虑到超线程,可以让slotNumber=2*cpuCore。 2)slot 与并行度 一般我们设置task的并行度不能超过slot的数量。一个Task的并行度等于分配给它的Slot个数(前提槽资源充足)。 3)taskmanager、s
以提高计算资源的利用率。因此，Slot 数量和 CPU 核心数之间的关系并不是一一对应的。
Flink的每个TaskManager为集群提供slot。 slot的数量通常与每个TaskManager节点的可用CPU内核数成比例。一般情况下你的slot数是你每个节点的cpu的核数。 一个Flink程序由多个任务组成(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...
在yarn模式,flink启动的task manager个数可以参照如下计算公式:num_of_manager = ceil(parallelism / slot)即并行度除以slot个数,结果向上取整。 slot 与 cpu的关系 每个Flink TaskManager在集群中提供处理槽。 插槽的数量通常与每个TaskManager的可用CPU内核数成比例。一般情况下你的slot数是你每个TM的cpu的核数。 ...
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，slot目前仅仅用来隔离内存，不会涉及CPU的隔离。在具体应用时，可以将slot数量配置为机器的CPU核心数，尽量避免不同任务之间对CPU的竞争。这也是...
我们在学习Flink时,经常会听到 task,slot,线程以及并行度这几个概念,对于初学者来说,这几个概念关系以及它们与系统内存,CPU之间的关系经常搞不清楚,下面我们就通过这篇文章来弄清楚这些概念与关系。 并行度 特定算子的子任务(subtask)的个数称之为并行度(parallel),一般情况下,一个数据流的并行度可以认为是其所有...
每个Flink TaskManager 在集群中提供 slot。 slot 的数量通常与每个 TaskManager 的可用 CPU 内核数成比例。一般情况下你的 slot 数是你每个 TaskManager 的 cpu 的核数。 但是flink 配置文件中设置的 task manager 默认的 slot 是 1。 slot 和 parallelism关系 slot 是指 taskmanager 的并发执行能力taskmanager...
算子依赖关系:作业中不同算子之间的依赖关系会影响数据流动和并行度的设置。需要确保数据能够高效地在算子之间传递。例如,如果一个算子依赖于另一个算子的输出结果,那么它们的并行度设置需要相互匹配,以避免数据阻塞。 数据倾斜:某些算子可能处理的数据量远大于其他算子,导致数据倾斜。通过调整并行度可以减少数据倾斜的影响...
Taskmanager 的 Slot 数： 1 拖 1 （独享资源）、 1 拖 N （节省资源， 减少网络传输） TaskManager 的内存数： 4~8G TaskManager 的 CPU： Flink 默认一个 Slot 分配一个 CPU JobManager 的内存： 2~4G JobManager 的 CPU： 默认是 1 3） 资源是否足够：资源设置， 然后压测， 看每个并行度处理上限，...