flink分区与算子链

最新推荐文章于 2025-07-28 12:09:46 发布
最新推荐文章于 2025-07-28 12:09:46 发布
阅读量1k 收藏 8
点赞数 10
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： flink技术原理 文章标签： flink 大数据
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Direction_Wind/article/details/136203649
文章详细介绍了Flink中的各种分区策略（如GlobalPartitioner、RebalancePartitioner等），以及何时OperatorChain会形成算子链，条件包括并行度匹配、单一输入节点、同slotgroup和forward分区等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

flink分区与算子链

flink 分区策略

  1. GlobalPartitioner 数据会被分发到下游算子的第一个实例中进行处理
  2. RebalancePartitioner 数 据会 被循 环发 送到 下 游的 每一 个实 例中 进 行处 理。
  3. RescalePartitioner 这种分区器会根据上下游算子的并行度，循环的方式输出到下游算子的每个实例。
  4. BroadcastPartitioner 广播分区会将上游数据输出到下游算子的每个实例中 。 适 合 于大数据集和小数据集做Jion的场景。
  5. ForwardPartitioner 用于将记录输出到下游本地的算子实例。它要求上下游 算 子 并 行 度 一 样 。 简单的说 ， ForwardPartitioner 用来做数据的控制台打印 。(也是chain算子的条件)
  6. KeyGroupStreamPartitioner Hash 分区器。会将数据按 Key 的 Hash 值输出到下游算子实例中。
  7. CustomPartitionerWrapper 用户自定义分区器。需要用户自己实现 Partitioner 接口，来定义自己的分区逻辑

RescalePartitioner这里有点难以理解，假设上游并行度为 2，编号为 A 和 B。下游并行度为 4，编号为 1，2，3，4。那么 A 则把数据循环发送给 1 和 2，B 则把数据循环发送给 3 和 4。假设上游并行度为 4，编号为 A，B，C，D。下游并 行度 ，编号为 1，2。那么 A 和 B 则把数据发送给 1，C 和 D 则把数据发送给 2。

flink 什么情况下才会把 Operator chain 在一起形成算子链？

  • 上下游的并行度一致
  • 下游节点的入度为 1 （也就是说下游节点没有来自其他节点的输入）
  • 上下游节点都在同一个 slot group 中
  • 两个节点间数据分区方式是 forward（参考理解数据流的分区） 否则都是all_to_all
  • 上下游节点的 chain 策略为 ALWAYS
Flink系列：Flink中对算子、算子链、任务的定义和理解
NIO4444
05-31 2110
目录 算子 算子链 任务 扩展 下图是由五个并行线程执行的五个任务（算子链）: 算子 operator被翻译成算子，这真的没谁了！ 理解为运算方法更合理。任何事情说的人多了，也就成了真理。 Source、Sink也是一种算子（运算方法）。 算子链 多个算子组合在一起，形成算子链 任务 一个算子链可以组成一个task任务 扩展 Flink系列：常用算子一览表 . ...
空0027
Direction_Wind的博客
12-07 485
27。
Flink主从架构、任务和算子链
小程序猿
11-17 648
图中客户端Client不是Flink运行时框架的一部分，而是用来准备和提交数据流作业的。 由图可知，当flink代码编译后，一般会经过优化处理，当flink程序通过客户端提交任务Job到JobManager主节点后，JobManager会用任务调度器进行调度，并分配到从节点TaskManager上执行。 Client、JobManager、TaskManager间通过Actor System实现通信，Actor是一种并发模型，其中基于Actor模型系统中的线程（或进程）通过消息传递的方式进行通信，而这些线.
从代码层面说算子链断链的方式
goTsHgo的博客
09-11 1161
在 Flink 中，算子链（operator chaining）是一种优化技术，用来将多个连续的算子（operators）合并成一个任务（task），从而减少数据在不同任务之间的传输开销，提升性能。然而，有时候我们可能需要在某些特定的场景中手动，即让算子之间不合并在一起，以实现更好的。
flink sql 优化
努力工作学习的程序员
05-05 3029
不是所有job资源越堆越多好。有时作业的复杂或数据的特殊情况(外部系统性能除外，例如写数据库)，增加资源只会让job性能越来越差或报错(亲身经历job性能差，特别痛苦，一直加资源性能还是差或运行报错)。需要不断找根源问题，多使用不同方法测试才能找到适合job的处理性能。如果优化很多次后job性能还是很差(资源给的很多性能还是不理想)(略增加一些资源)可以将一个job拆分两个job(将占用比较多的业务数据(50%更好)在新的job单独处理)
flink常见的八种分区方式
少年阿宏
07-06 1332
BroadcastPartitioner：广播分区器，将数据发往下游的所有节点 CustomPartitionerWrapper：自定义分区器，可以自定义分区的规则 ForwardPartitioner：转发分区器，将数据转发给在本地运行下游的operater ShufflePartitioner： 洗牌分区器，将数据在所有output chancel随机选择一个输出 GlobalPartitioner：全局分区器：默认会选择索引为0的channel进行输出 KeyGroupStreamPartition.
flink常用算子整理
努力工作学习的程序员
05-04 1651
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
Flink基础概念及算子_flink 算子
2401_84170337的博客
04-29 502
当Flink提供的所有分区策略都不能满足用户的需求时，我们可以通过使用partitionCustom()方法来自定义分区策略。
【Flink】常用算子，面试必备
m0_59362175的博客
07-05 1042
Flink基于模型，内置了很多强大功能的算子，可以帮助我们快速开发应用程序。作为Flink开发老手，大多算子的写法和场景想来已是了然于胸，但是使用过程常常会有一些小小的问题:工欲善其事，必先利其器！快速高效的使用合适的算子开发程序，往往可以达到事半功倍的效果。想着这个道理，特此整理一份常见的Flink算子！！也作为自己的工作笔记。欢迎大家收藏~Flink 让用户灵活且高效编写Flink流式程序。...
flink-8 重分区算子
a3125504x的博客
09-20 1661
重分区算子重分区算子种类Random PartitioningRebalancingRescaling示例：对filter后的数据进行重分区定义分区广播变量 重分区算子种类 重分区算子用来对数据进行重新分区，可以用来解决数据倾斜问题 Random Partitioning 根据均匀分布随机分配元素，（类似于random.nextInt(3)，0 - 3 在概率上是均匀的） dataStream.shuffle() Rebalancing 分区元素循环，每个分区创建相等的负载。数据发生倾斜的时候可以
【BigData】Flink(框架原理)
weixin_32709317的博客
10-12 300
Flink是什么有状态流处理有状态流处理（Stateful Stream Processing）指的是一种流式计算模型，其中计算操作可以记住和访问之前处理过的数据或状态信息。这与无状态流处理不同，无状态流处理每个事件都是独立的，没有记忆或上下文信息。Flink 特点。
Flink中的多流转换
大数据进阶之路
07-12 1162
在Flink的使用过程中，经常可能会遇到将一个流的数据拆分成多个流，此时就需要将一个DataStream拆分成独立的两个或多个DataStream，一般情况下可能需要根据一些条件将不同的数据过滤出来写入不同的流。在1.13版本中，使用处理函数（process function）的侧输出流（side output）将一个流进行拆分。处理函数本身可以认为是一个转换算子，它的输出类型比较单一，处理之后得到的仍然是一个DataStream。但是侧输出流并不受此限制，可以任意自定义输出数据，看起来就像从主流分叉出来的
flink 数据流图、并行度、算子链、JobGraph与ExecutionGraph、任务和任务槽
热门推荐
不是一枚开发
06-02 2万+
  所有的 Flink 程序都可以归纳为由三部分构成：Source、Transformation 和 Sink   在运行时，Flink 程序会被映射成所有算子按照逻辑顺序连接在一起的一张图，这被称为（logical dataflow），或者叫（dataflow graph）   数据流图类似于有向无环图（DAG），每一条数据流（dataflow）以一个或多个 source 算子开始，以一个或多个 sink 算子结束。   除了 Source 读取数据和 Sink 输出数据，一个中间的转换算子（Transf
深入解析 Flink 的算子链机制
Ververica的博客
11-11 2738
“为什么我的 Flink 作业 Web UI 中只显示出了一个框，并且 Records Sent 和Records Received 指标都是 0 ？是我的程序写得有问题吗？”Flink...
Flink-1.19.0源码详解7-Flink集群端调度
li72767的博客
07-24 1806
本文从Flink集群接收Flink客户端请求开始解析Flink集群端的调度。解析Flink集群Dispatcher接收了CliFrontend客户端发送的Request，从hdfs拉取JobGraph文件、Jar包和Artifacts依赖  ，创建并启动JobMaster开始Flink集群端的调度。
模拟flink处理无限数据流
m0_75138009的博客
07-25 715
使用工具：IntelliJ IDEA 2021，Maven 3.6.1。
flink yarn 问题排查
x17809211858的博客
07-28 630
你提供的日志片段和输出来自 **YARN 客户端**（可能是 `yarn node -list` 或运行 Flink on YARN 时的输出），我们可以从中分析出一些关键信息，并结合你的问题“**YARN 只能看到一个节点**”来逐步排查。| ❌ RM 地址配置不正确 | RM 绑定在 `0.0.0.0`，但 NM 配置的 RM 地址不对 | 检查 `yarn-site.xml` 中 `yarn.resourcemanager.address` 是否正确 |- 是警告，不影响基本功能。
如何搭建Linux环境下的flink本地集群
m0_75138009的博客
07-25 856
最后，输入指令安装（windows 会从微软商店下载，可能会被墙，建议开魔法，没有的话也可以直接去搜索Ubuntu安装包进行安装）另外，本地磁盘会多一个 Linux 目录，如果需要和 Linux 系统进行文件传输可以直接复制粘贴。可以看到，windows下的浏览器可以正常访问到 linux 环境中的 flink 集群。安装前，先用管理员打开终端，执行以下三条命令，目的是开启安装 WSL2所需要的环境。下载完毕后，将其复制粘贴到 linux 中的home目录/你的用户名文件夹 之下。
基于Hadoop3.3.4+Flink1.17.0+FlinkCDC3.0.0+Iceberg1.5.0整合，实现数仓实时同步mysql数据
最新发布
lrj41781196的博客
07-28 614
本文详细介绍了Hadoop 3.3.4和Flink 1.17.0的安装部署流程，并整合了Flink CDC 3.0.0与Iceberg 1.5.0。主要内容包括：1）Hadoop集群部署，包括环境准备、配置、分布式部署及启动验证；2）Flink安装及与Hadoop集成，配置YARN模式运行；3）Flink CDC 3.0.0连接器安装，实现MySQL数据变更捕获；4）Iceberg 1.5.0集成，配置Hadoop Catalog存储数据；5）完整示例展示如何通过SQL实现MySQL到Iceberg的实时数
flink算子链划分
05-16
### Flink 中算子链的划分机制与原理 Flink 的算子链（Operator Chain）是一种性能优化策略，旨在减少任务之间的序列化和反序列化的开销，从而提升数据处理效率。以下是关于 Flink 算子链划分机制及其原理的具体说明： #### 1. **算子链的核心概念** 算子链是指将多个连续的小型算子组合成一个较大的任务（Task），这些任务在同一线程中执行[^3]。这样可以避免频繁的数据传输和网络通信带来的额外开销。 #### 2. **算子链的划分条件** 并非所有的算子都可以被链接在一起形成算子链。以下是一些常见的约束条件： - 数据分区方式一致：如果两个算子之间采用的是 `One-to-One` 模式，则它们可以被链接；但如果涉及重新分区的操作（如 `keyBy()` 或者广播操作 `broadcast()`），则无法继续链接。 - 不跨越不同的并行度：当算子间存在并行度变化时（例如调整并发数量），通常不会将其纳入同一个链条之中[^4]。 #### 3. **算子链的工作流程** 具体而言，算子链的工作流程如下所示： - 当构建物理执行计划时，Flink 会尝试将逻辑上的多个算子合并为单个 Chained Operator 实例； - 这种情况下，输入数据只需经过一次解码即可供后续所有相连的算子使用，而无需多次重复该过程。 ```python # 示例代码展示如何定义简单的算子链 from pyflink.dataset import ExecutionEnvironment from pyflink.table import StreamTableEnvironment, DataTypes from pyflink.table.descriptors import Schema, OldCsv, FileSystem env = ExecutionEnvironment.get_execution_environment() t_env = StreamTableEnvironment.create(env) t_env.connect(FileSystem().path('/input')) \ .with_format(OldCsv() \ .field('word', DataTypes.STRING())) \ .with_schema(Schema() \ .field('word', DataTypes.STRING())) \ .register_table_source('mySource') result = t_env.scan('mySource') \ .map(lambda x: (x[0], 1)) \ # Map operator .filter(lambda x: 'a' in x[0]) \ # Filter operator .group_by(...).select(...) # Group and select operations # 上述 map 和 filter 很可能会被链入同一 task 执行 ``` #### 4. **优势分析** 通过算子链的设计，能够显著降低系统资源消耗，并提高整体吞吐量。主要原因在于减少了中间结果存储需求以及跨节点通讯频率。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Direction_Wind

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值