1.task:一个task可以看成是一条完整的算子连(source -> sink),在默认情况下,且线程够用的情况下,一个task运行在一个slot里面;2.subtask:task的组成单位,一个subtask由一个线程来运行;3.operator chain:subtask中的算子连成链;4.形成subtask的规则:①当数据发生重定向时例如KeyBy操作。②当程序算子并行度发生...
在Flink 集群中,一个 TaskManger 就是一个 JVM 进程,并且会用独立的线程来执行 task,为了控制一个 TaskManger 能接受多少个 task,Flink 提出了 Task Slot 的概念。 我们可以简单地把 Task Slot 理解为 TaskManager 的计算资源子集。假如一个 TaskManager 拥有 5 个 Slot,那么该 TaskManager 的计算资源会被平均分...
所以对于第一个任务节点source→map,它的6个并行子任务必须分到不同的slot上,而第二个任务节点keyBy/window/apply的并行子任务却可以和第一个任务节点共享slot , 即任务执行的流程即是 source->map->keyBy 都在同一个taskSlot上执行。 当我们将资源密集型和非密集型的任务(subtask)同时放到一个slot中,它们就可...
同一个job中,不同算子的子任务 才可以共享 同一个slot,同时在运行的前提是,属于同一个 slot共享组,默认都是“default” 2、slot数量 与 并行度 的关系 1)slot是一种静态的概念,表示最大的并发上限 并行度是一种动态的概念,表示 实际运行 占用了 几个 2)要求: slot数量 >= job并行度(算子最大并行度),...
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;而并行度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TaskMan...
通过并行度,我们可以控制Flink作业的并行执行程度,从而提升作业的处理能力和吞吐量。 2. Slot的概念 Slot是Flink集群中TaskManager的资源单位,每个TaskManager可以配置多个Slot。Slot代表了TaskManager的一部分资源,包括内存和CPU时间片,用于执行Flink作业中的任务(Task)。Slot之间是相互隔离的,这意味着每个Slot可以独立地...
而并行度是动态概念，也就是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。举例说明：假设一共有3个TaskManager，每一个TaskManager中的slot数量设置为3个，那么一共有9个task slot，表示集群最多能并行执行9个算子。而我们定义word count程序的处理操作是四个转换算子：source→ flat...
Flink学习笔记(7) -- Flink 并行度详解(Parallel) 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)...
运行程序默认的并行度为1,9个TaskSlot只用了1个,有8个空闲。设置合适的并行度才能提高效率。 3.parallelism是可配置、可指定的 1.可以通过修改$FLINK_HOME/conf/flink-conf.yaml文件的方式更改并行度 2.可以通过设置$FLINK_HOME/bin/flink 的-p参数修改并行度 ...