Flink 并行度详解

TaskManager与Slot介绍

     Flink的每个TaskManager为集群提供solt。 solt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。

并行度(Parallel)

     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)数目就被称为该任务的并行度。

任务的并行度设置可以从多个层次指定

•Operator Level（算子层次）

•Execution Environment Level（执行环境层次）

•Client Level（客户端层次）

•System Level（系统层次）

并行度设置之Operator Level

算子、数据源和sink的并行度可以通过调用 setParallelism()方法来指定

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream text = [...]
DataStream> wordCounts = text
    .flatMap(new LineSplitter())
    .keyBy(0)
    .timeWindow(Time.seconds(5))
    .sum(1).setParallelism(5);

wordCounts.print();

env.execute("Word Count Example");

并行度设置之Execution Environment Level

     执行环境(任务)的默认并行度可以通过调用setParallelism()方法指定。为了以并行度3来执行所有的算子、数据源和data sink， 可以通过如下的方式设置执行环境的并行度：

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(3);

DataStream text = [...]
DataStream> wordCounts = [...]
wordCounts.print();

env.execute("Word Count Example");

并行度设置之Client Level

并行度可以在客户端将job提交到Flink时设定。对于CLI客户端，可以通过-p参数指定并行度：

./bin/flink run -p 10 ../examples/*WordCount-java*.jar

并行度设置之System Level

在系统级可以通过设置flink-conf.yaml文件中的parallelism.default属性来指定所有执行环境的默认并行度

并行度设置的优先级