本文详细介绍了Flink的重要参数，包括并行度、状态后端、检查点、窗口和幂等性，提供了相关代码示例，帮助理解如何配置以优化性能和可靠性。
Flink大数据处理：关键参数详解
Flink是一个流式处理和批处理的开源大数据处理框架，它提供了高效、可扩展和容错的数据处理能力。在使用Flink时，了解和正确配置关键参数是确保性能和可靠性的关键。本文将详细介绍一些重要的Flink参数，并提供相应的源代码示例。
- 并行度（parallelism）:
并行度是指作业在集群中同时执行的任务数量。它直接影响作业的吞吐量和性能。可以通过设置setParallelism()方法来配置并行度。
示例代码：
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
