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flink的物理DataFlow图及Slot处理槽任务分配

背景

在flink中，有几个比较重要的概念，逻辑DataFlow图，物理DataFlow图以及处理槽执行任务，本文就来讲解下这几个概念

概念详解

假设有以下代码：数据源和统计单词算子的并行度是2，数据汇算子的并行度是1，当前集群有100个空闲的处理槽(分别从SLOT_{A,B,C…})
flink的物理DataFlow图及Slot处理槽任务分配_第1张图片
可以看到最终我们只使用了两个处理槽,分别是SLOT_A和SLOT_B,使用的处理槽的数量和设置的算子最大并行度一样，然后在每个处理槽内，对于每个任务，处理槽会分别开启一个Thread线程进行处理,这里你会不会觉得很奇怪，我还有这么多空闲的处理槽，为何只用了其中的两个？
这其实是由flink的任务调度策略决定的，其决定的依据这样分配当有很多job在同时执行时，可以达到最佳的资源分配，详见官方文档的解释

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