FLINK 并行度配置

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#flink #大数据

并行度一般配置为CPU核心数的2-3倍。

并行度配置的几个层次如下所示。从上到下作用范围依次增大，但是上面的配置可以覆盖下面的配置。

  • 算子层次。算子的setParallelism方法
  • 执行环境层次。env的setParallelism方法
  • 客户端层次。提交任务时候的-p参数
  • 系统层次。flink-conf.yaml配置文件，parallelism.default配置项
ada2014
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【Flink】设置多少并行度为好
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大数据组件设计的时候都会运用分而治之的设计理念，把海量数据分散到多台服务器，每台服务器分别处理数据，多台服务器进行数据的聚合计算等，而分而治之理念在Flink里面的一个落地就是并行度。一个 Flink 程序由多个任务 task 组成（算子、source和sink）。一个 task 包括多个并行执行的实例，且每一个实例都处理 task 输入数据的一个子集。一个 task 的并行实例数被称为该 task 的 并行度 (parallelism)，可以说在一定程度上，增大并行度可以增加大数据程序执行速率。1、系统层
【Flink实战系列】Flink 消费 kafka 并行度设置多少合理(kafka 的 partition 和 Flink 的 subtask 对应关系) ?
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Flink消费kafka数据并行度设置多少比较合理? 最近一个朋友问我的问题,Flink消费kafka数据的时候,并行度设置多少比较合理呢? 假如消费多个topic,又该怎么设置呢?要弄明白这个问题首先你要知道Flink消费kafka数据的时候,Flink的并行度和topic的partition是什么关系?那我们就来简单的看一下源码,FlinkKafkaConsumer的源码比较多,就不从头开始看了,直接看相关部分的代码KafkaTopicPartitionAssigner这个类里面的assign方法. 源
Flink: Parallelism & Slot
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序言 因为所以. Flink大数据计算的横向扩展是一定要考虑Parallelism 和Slot的. slot决定了parallelism的可行性以及数量.如果强行分配Paralelism则会报错显示资源不够cuiyaonan2000@163.com Parallelism Parallelism是我们算子的并行度的设置,默认是1.即启动多少个线程并行执行. 同时有3个层级可以设置他们的关系是: 算子设置并行度 > env 设置并行度 > 配置文件默认并行度 算子设置并行度 .
如何提高 CPU 利用率？Flink 该如何设定并行度？调大并行度一定会提高 Flink 吞吐吗？...
http://www.54tianzhisheng.cn/
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Flink 从入门到精通系列文章生产中是否有遇到过：调大 Flink 任务并行度，但任务的整体吞吐量几乎没有提升Flink 任务整体 CPU 利用率特别低，如何提高资源利用率呢？这篇文...
【Flink 实战系列】如何给 Flink 任务设置合理的并行度?
JasonLee实时计算
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最近看到很多朋友都在问这个问题，当我在开发 Flink 实时计算任务的时候，如何给每个算子设置合理的并行度呢？如果设置多了可能会出现资源浪费的情况，如果设置少了任务可能会出现反压，所以给 Flink 任务设置一个合理的并行度就显得尤为重要，那今天就针对这个问题做一个详细的分析。一个 Flink 任务通常是由三个部分组成的，Source，Transformation，Sink，下面就分别说一下每一部分如何设置。
Flink 并行度的设置
╮(╯_╰)╭ Don't expect me to reply to you in time
05-18 1236
层级用途是否推荐使用控制单个算子并行度✅✅✅ 强烈推荐用于关键路径优化设置默认并行度✅✅ 推荐作为基础配置动态设置并行度✅ 适合多环境部署全局兜底配置⚠️ 推荐配合其他方式使用。
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Flink并行度配置方式和执行级别 Flink设置并行度的几种方式 系统设置 修改配置文件: /conf/flink-conf.yaml的parallelism.default数值 客户端CLI设置（或webui直接输入数量） ./bin/flink run -p 4 或 全局设置 env.setParallelism(3); 算子设置（部分设置） dataStream .map(new MapFunctionClass()).setParallelism(4) .keyBy
Flink的并行度概念和并行度的设置
FlatTiger的博客
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并行度概念 并行度可以认为同时处理数据的子任务数，在大数据场景下，我们都是依赖分布式框架做并行计算，从而提高数据的吞吐量。Flink中实现任务并行的方法就是将一个算子操作复制到多个节点（或者线程），当数据到来时，就可以到其中任何一个节点上执行。像这样将一个任务拆分到多个并行的子任务，分发到不同节点，就真正实现了并行计算。 包含并行子任务的数据流就是并行数据流，它需要多个分区来分配并行任务。一般情况下，一个流程序的并行度=所有算子中最大的并行度。一个程序中，不同的算子可能会有不同的并行度。就比如下图中，出了s
Flink并行度与分区机制深度解析
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• 数据特征：日志数据包含固定日期范围（10-01至10-07共7天）• 处理要求：按日期分组处理后写入HDFS对应日期目录。2. 哈希计算：使用MurmurHash3算法。（以下两步为flink框架内部处理过程演示）注：表中哈希值为模拟演示用，非真实计算结果。3.1 自定义Partitioner。自定义Partitioner。是否需要动态调整分区规则?• 需要精确控制分区映射。• 需要动态调整分区规则。• 分区策略需要频繁更新。• 不依赖数据特征的分区。3.2 广播+过滤模式。• 简单快速的分区方案。
kafka分区与Flink并行度设置
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如果Flink的并行度小于Kafka分区数，可能会出现一个Flink并行实例处理多个Kafka分区的情况，这可能导致数据消费不均衡。综上所述，为了确保数据的高效和正确处理，建议将Flink的并行度设置为与Kafka分区数相同，这样可以保证每个Flink子任务都能处理一个Kafka分区，实现最佳的负载均衡和数据处理效率。：如果Kafka分区数大于Flink的并行度，并且存在任务重新调度等因素，可能会出现某些Kafka分区被多个Flink子任务消费的情况，导致重复消费的风险。
Flink系列-作业并行度的设置
似水_逆行的博客
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Flink学习笔记（七）并行度详解
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一个Flink程序由多个任务（Source、Transformation和Sink）组成。一个任务由多个并行实例（线程）来执行，一个任务的并行实例（线程）数目被称为该任务的并行度。
flink slot 与并行度与堆内存设置
peidezhi的专栏
10-25 3066
1 taskmanager.numberOfTaskSlots fink-conf.yaml 这个参数指定了每个任务管理器，最大提供的并发数。一般根据cpu core来指定，可以设定等于CPU cores数或者为一半 此参数设定好了，启动集群，基本上总槽位数就确定了： 该参数* taskmanager数量。 ./yarn-session.sh -n 4 -tm 800...
大数据-128 - Flink 并行度详解：从概念到最佳实践，一文读懂任务并行执行机制 代码示例与性能优化
永远好奇 无限进步
09-10 5754
Flink 中，并行度（Parallelism）是衡量任务并发处理能力的核心参数，决定了每个算子（Operator）可以同时运行的任务数量。合理设置并行度能显著提升作业的吞吐量与资源利用率。Flink 支持多层级的并行度配置，包括全局、作业级、算子级和系统级，可通过 env.setParallelism()、CLI 提交参数 -p 或 flink-conf.yaml 文件进行灵活设置。并行度与集群的 slot 数量直接相关，slot 代表实际执行线程资源，二者需保持平衡以避免资源浪费或任务阻塞。
【Flink精讲】Flink性能调优：CPU核数与并行度
话数Science
02-25 4290
提交任务命令：-d \-p 5 \ 指定并行度-Dyarn.application.queue=test \ 指定 yarn 队列-Djobmanager.memory.process.size=2048mb \ JM2~4G 足够-Dtaskmanager.memory.process.size=4096mb \ 单个 TM2~8G 足够-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \ 与容器核数 1core： 1slot 或 2core： 1slot。
Flink 单并行度内使用多线程来提高任务的整体性能
qq_34412579的博客
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分析痛点 笔者线上有一个 Flink 任务消费 Kafka 数据，将数据转换后，在 Flink 的 Sink 算子内部调用第三方 api 将数据上报到第三方的数据分析平台。这里使用批量同步 api，即：每 50 条数据请求一次第三方接口，可以通过批量 api 来提高请求效率。由于调用的外网接口，所以每次调用 api 比较耗时。假如批次大小为 50，且请求接口的平均响应时间为 50ms，使用同步 a...
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Parallelism parallelism 是并行的意思，在 Flink 里面代表每个算子的并行度，适当的提高并行度可以大大提高 Job 的执行效率，比如你的 Job 消费 Kafka 数据过慢，适当调大可能就消费正常了。 parallelism的设置有三个地方： flink-conf.yaml 配置文件中 parallelism.default: 1 代码中设置全局的并行度 env...
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