Flink系列：Flink中对算子、算子链、任务的定义和理解

最新推荐文章于 2025-11-29 13:58:05 发布
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本文深入解析Flink中的算子Operator、算子链Operator Chain以及任务Task的概念。算子是执行特定操作的Logical Graph节点，算子链则指没有重分区的连续算子集合，Record作为数据的基本单位在它们之间传递。Flink Job代表运行时程序，Sub-Task处理数据流Partition，Task是实际执行的工作单元，封装了Operator或Operator Chain的并行实例。
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Flink的任务链
Accelerating的博客
08-09 1761
Flink的任务链Flink的任务链禁用全局任务链禁用局部任务链 Flink的任务链 Flink 中的每个算子都可以设置并行度，每个算子的一个并行度实例就是一个 subTask。由于 Flink 的 TaskManager 运行 Task 的时候是每个 Task 采用一个单独的线程，这会带来很多线程切换和数据交换的开销，进而影响吞吐量。 为了避免数据在网络或线程之间传输导致的开销，Flink 会在 JobGraph 阶段，将代码中可以优化的算子优化成一个算子链（Operator Chains）以放到一个 T
【Flink系列三】数据流图和任务链计算方式
qq_33592535的博客
12-03 1413
上文介绍了如何计算并行度和slot的数量，本文介绍Flink代码提交后，如何生成计算的DAG数据流图及task计算方式。
深入解析 Flink 的算子链机制
最新发布
王同學的博客
11-29 566
Flink算子链机制将符合条件的算子合并执行，减少数据交换开销。算子链形成条件包括：同SlotSharingGroup、ForwardPartitioner、相同并行度等。逻辑计划阶段通过递归创建JobVertex构建链结构，物理执行时通过OperatorChain实现高效处理。用户可通过startNewChain()或disableChaining()控制链行为。该机制优化了性能，但可能导致WebUI中部分指标显示为0。
Flink基础概念及算子
m0_57697768的博客
06-08 4219
无界数据流例如从Kafka这样的消息组件中读取的数据一般，没有数据流结束的定义，即使没有数据也在进行消费。有界数据流有界数据流能够等到所有数据都提取之后再进行处理。有状态流处理将数据的中间状态进行存储，能够重复使用该状态进行处理。Flink的特点Flink计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活（窗口必须是批次的整数倍）状态有没有流式SQL有没有Flink分层API//todo Watersensor Pojo对象。
Flink 原理与实现：理解 Flink 中的计算资源
weixin_33754065的博客
11-24 928
本文所讨论的计算资源是指用来执行 Task 的资源，是一个逻辑概念。本文会介绍 Flink 计算资源相关的一些核心概念，如：Slot、SlotSharingGroup、CoLocationGroup、Chain等。并会着重讨论 Flink 如何对计算资源进行管理和隔离，如何将计算资源利用率最大化等等。理解 Flink 中的计算资源对于理解 Job 如何在...
Flink开发-Tasks和算子链间的关系
学习记录
08-24 1450
Flink开发-Tasks和算子链间的关系1. disableOperatorChaining 对于分布式执行，Flink 将算子的 subtasks 链接在一起形成 tasks ，每个subtask 中的 Operator 连接成链也就是 Operator chain。对比每个 task 由一个线程执行，将算子链接成 tasks 是个有用的优化：它减少线程间切换、缓冲的开销，并且减少延迟的同时增加整体吞吐量。 每个 worker（TaskManager）都是一个 JVM 进程，可以在单独的线程中执行一个
Flink系列四：Flink中并行度、算子链、任务槽详解
weixin_52134189的博客
06-03 3182
Flink中并行度、算子链、任务槽、solt任务与并行度的关系。
Flink (三)：核心概念（并行度、算子链、任务槽）
Leven Data Sharing
01-11 1726
本文主要讲述了flink中并行度和slot 两个概念，并阐述了两者之间的关系。同时讲述了并行度的几种设置方法。
Flink基础概念及算子_flink 算子
2401_84170337的博客
04-29 596
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常用算子整理
努力工作学习的程序员
05-04 1879
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任务链Operator Chains
qq_43118086的博客
07-27 636
Flink 采用了一种称为任务链的优化技术，可以在特定条件下减少本地通信的开销。为了满足任务链的要求，必须将两个或多个算子设为相同的并行度，并通过本地转发（local forward）的方式进行连接，相同并行度的 one-to-one 操作，Flink 这样相连的算子链接在一起形成 一个task，原来的算子成为里面的 subtask，同而共享相同的slot。 任务链的手动配置 ①全部不合成任务链 env.disableOperatorChaining() ②单个算子不参与合成任务链 .disableCh
Flink:算子
难得糊涂
10-25 1645
整理一下flink的任务吧.我们在搞定了source和sink后.那算子就很重要了.为啥子呢?因为算子就是我们处理source的过程,最后需要sink到指定的存储空间里.cuiyaonan200@163.com本文基于官网v1.13.2的版本整理。
Flink 任务链 共享组 总结
weixin_42227386的博客
11-04 798
任务链以及共享组1.默认情况下：所有算子都是同一个共享组，开启了任务链合并任务所需的slot数量：最大并行度任务链的个数：宽依赖 、并行度2.给算子独立设置了共享组：开启了任务链的合并任务所需的Slot数量：每个共享组中最大的并行度的和任务链的个数：宽依赖 、并行度 、共享组3.全局设置禁用任务链同一个共享组任务所需的slot数量：最大并行度任务链的个数：算子的个数4.给某个算子开启新的任务链同一个共享组。
flink 并行度 任务链 task分配
qq_34897849的博客
01-11 4686
Flink 中每一个 TaskManager 都是一个JVM进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个 subtask 为了控制一个 TaskManager 能接收多少个 task， TaskManager 通过 task slot 来进行控制（一个 TaskManager 至少有一个 slot） slot 主要隔离内存，cpu 是slot之间共享的。也就是说4核的机器 ，内存足够，可以把s...
flink slot分配、并行度、任务链
u011618288的博客
11-30 2134
并行度 并行数据流Flink程序本质上是并行和分布式的。在程序执行期间，一个流会生成一个或者多个stream partition，并且一个operator会生成一个或者多个operator subtask。operator的 subtask 彼此之间是独立的，分别在不同的线程里去执行并且可能分布在不同的机器上或者containers上。 operator的subtasks的数量等于该操作算子的并行度的数量。流的并行度有总是取决于产生它的操作算子的并行度决定的。同一个flink程序中的不同的operator
【BigData】Flink(框架原理)
weixin_32709317的博客
10-12 393
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——执行图、并行度、任务链
Aying_seeyou的博客
07-14 327
执行图 并行度 什么是并行度？ 什么是stream 的最大并行度？ ???? 算子的数据传输 2种形式？ 任务链 flink 的任务链？ 满足任务链的要求？ ????
【Flink】Flink链化条件及源码分析
追赶者的博客
11-30 597
一：FLINK的链化优势 Flink 中的每个算子都可以设置并行度，每个算子的一个并行度实例就是一个 subTask。由于 Flink 的 TaskManager 运行 Task 的时候是每个 Task 采用一个单独的线程，这会带来很多线程切换和数据交换的开销，进而影响吞吐量。为了避免数据在网络或线程之间传输导致的开销，Flink 会在 JobGraph 阶段，将代码中可以优化的算子优化成一个算子链（Operator Chains）以放到一个 Task 中执行。 二：链化的API层操作 ...
Flink-Task、SubTask、并行度
ldc2013的博客
08-01 1201
Task与SubTask 一个算子就是一个Task. 一个算子的并行度是几,这个Task就有几个SubTask 对应关系： 算子=Task 并行度=SubTask task是抽象概念，subtask是物力概念 Parallelism并行度 默认并行度--cpu核数 关键点 不同的并行度（subtask），肯定在不同的slot，但也可能在不同的taskmanager 一个流程序的并行度，可以认为就是其所有算子中算子并行度最大的并行度 数据传输模式： One-to-one：.
flink中算子并行度的设置会对flink任务造成什么影响
01-26
### Flink 中算子并行度设置对任务性能影响分析 #### 算子并行度的概念及其重要性 并行度（Parallelism）是指一个算子可以被分割成多个独立运行的子任务的数量。较高的并行度意味着更多的子任务能够并发执行，从而...
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