Flink 并行度的理解(parallel)

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分类专栏： 实时计算Flink 文章标签： flink 大数据 big data
于 2022-02-20 10:47:43 首次发布
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本文介绍了Flink程序中的Operator概念，包括其在逻辑图中的作用，如何设置并行度，以及四种级别的设置方法：operator级别、执行环境级别、客户端级别和系统默认级别。重点强调了在生产环境中推荐的精确控制策略和设置优先级。

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概念说明

一个Flink程序由多个Operator组成(source、transformation和 sink)。
一个Operator由多个并行的Task(线程)来执行， 一个Operator的并行Task(线程)数目就被称为该Operator(任务)的并行度(Parallel)。即并行度就是相对于Operator来说的。

下面列出官方对Operator的说明：

Operator

Node of a Logical Graph. An Operator performs a certain operation, which is usually executed by a Function. Sources and Sinks are special Operators for data ingestion and data egress.

Logical Graph

A logical graph is a directed graph where the nodes are Operators and the edges define input/output-relationships of the operators and correspond to data streams or data sets. A logical graph is created by submitting jobs from a Flink Application.

Logical graphs are also often referred to as dataflow graphs.

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理解Flink并行度
SunnyRivers
08-20 509
我们先提出一个问题：一个算子操作是不是就是一个任务？那是不是程序中的算子数量，就是最终执行的任务数呢？对于 Spark而言，是把根据程序生成的 DAG 划分阶段（stage）、进而分配任务的。而对于 Flink 这样的流式引擎，其实没有划分 stage 的必要。因为数据是连续不断到来的，我们完全可以按照数据流图建立一个“流水线”，前一个操作处理完成，就发往处理下一步操作的节点。
Flink如何设置合理的并行度
chanyue123的博客
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讲解如何合理设置并行度
【BigData】Flink(框架原理)
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10-12 305
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。
《从0到1学习Flink》—— Flink parallelism 和 Slot 介绍
http://www.54tianzhisheng.cn/
03-03 2280
转载请务必注明原创地址为：http://www.54tianzhisheng.cn/2019/01/14/Flink-parallelism-slot/ , 未经允许禁止转载。 前言 之所以写这个是因为前段时间自己的项目出现过这样的一个问题： Caused by: akka.pattern.AskTimeoutException: Ask timed out on [Actor[akka:/...
Flink并行度
最新发布
走过冬季
06-03 433
在Flink执行过程中，每一个算子（operator）可以包含一个或多个子任务（operator subtask），这些子任务在不同的线程、不同的物理机或不同的容器中完全独立地执行。例如：如上图所示，当前数据流中有source、map、window、sink四个算子，其中sink算子的并行度为1，其他算子的并行度都为2。我们一般不会在程序中设置全局并行度，因为如果在程序中对全局并行度进行硬编码，会导致无法动态扩容。在Flink中，可以用不同的方法来设置并行度，它们的有效范围和优先级别也是不同的。
Flink Parallelism
Claroja
12-12 432
setParallelism 最好不设置全局并行度，而设置每个算子的并行度。 如果需要source算子，设置为1，可以保证读取的顺序。 package com.claroja; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; public class Parallelism {
Flink学习笔记（七）并行度详解
zhang09090606的博客
03-27 3190
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的Parallelism并行度
qq_41627514的博客
09-20 1162
Flink的Parallelism并行度
flink yarn 部署 并行度提不上去
weixin_43227630的博客
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flink yarn部署 并行度或者资源问题
Flink【理论篇】06：并行度【TaskManager与Slot、并行度的设置、并行度案例分析】
weixin_40612128的博客
03-16 2462
Flink【理论篇】06：并行度【TaskManager与Slot、并行度的设置、并行度案例分析】
Flink parallelism和Slot介绍
METON的博客
09-11 1550
什么是parallelism？ 一个Flink程序是由多个任务组成（source、transformation和sink）。一个任务由多个并行的实例（线程）来执行，一个任务的并行实例（线程）数目就被称为该任务的并行度。 并行的意思，在Flink中代表每个任务的并行度，适当的提高并行度可以大大提高job的执行效率，比如当你的job消费kafka的速度过慢，适当调大就消费正常了。在flink配置文件中可以看到其默认并行度是1。 如何设置并行度？ 命令行：./bin/fli...
Flink: Parallelism & Slot
难得糊涂
10-28 1398
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 .
flink parallel 问题
TreeCode的博客
07-19 488
问题： java.lang.IllegalArgumentException: Source: 21 is not a parallel source org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The main method caused an error: Source: 21 is not a parallel source at org.apache.flink.client.program.Packaged
Flink parallelism 和 Slot 介绍
IT深耕十余载，大道之简
06-19 771
默认情况下，每个Slot都分配一个CPU。在Flink中，Slot与任务（Task）的关系是多对一的关系，即一个Slot可以执行一个或多个任务，但一个任务只能被一个Slot执行。算子链与共享Slot：Flink支持算子链（Operator Chaining），当链上的算子具有相同的并行度时，这些算子可以共享一个Slot，减少数据在内存中传输的成本，提高性能。并行执行：作业中的一个算子设置了并行度之后，会生成对应的多个子任务，这些子任务将会被分配到不同或相同的Slot上执行，以实现并行处理数据。
Flink Parallelism 与 Slot 理解
Java大数据
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文章目录what Parallelism Slot ?Slot 和 Parallelism 的关系1.Slot 是指 TaskManager 最大能并发执行的能力2.parallelism 是指 TaskManager 实际使用的并发能力总结 what Parallelism Slot ? parallelism 是并行的意思 slot 槽位的意思 先来看一张Flink官网中一张经典图 图中...
Flink教程：并行度
学亮编程手记
08-30 945
Flink的并行度（Parallelism）是指在Flink作业中并行执行任务的程度。它决定了作业中任务的数量以及任务之间的数据划分和分配方式。并行度是一个重要的概念，对于实现高吞吐量和低延迟的流处理非常关键。作业级别并行度（Job Parallelism）：作业级别并行度是指整个作业中任务的数量，它决定了作业的整体并行执行能力。作业级别并行度可以在提交作业时通过编程API或命令行参数进行指定。例如，可以设置作业级别并行度为4，表示将作业划分为4个并发任务进行执行。
大数据学习之Flink——05Flink的Parallelism和Slot
bingque6535的博客
07-10 593
本文借鉴了: http://www.54tianzhisheng.cn/2019/01/14/Flink-parallelism-slot/ 一. Parallelism(并行度) 1. 什么是Parallelism parallelism 是并行的意思，在 Flink 里面代表每个任务的并行度，适当的提高并行度可以大大提高 job 的执行效率 2. 设置Parallelism 一个任务的并行度设置可以从 4 个层面指定: Operator Level（算子层面） Execution Environm.
Flink CDC
03-29
<think>好的，用户想了解Flink CDC的相关信息和使用方法，特别是使用教程和原理介绍。我需要根据提供的引用资料来组织回答。首先，我需要明确Flink CDC的定义和作用。根据引用[1]，Flink CDC是用于数据捕获和实时数据同步的工具，基于Flink的流处理能力。接下来，原理部分需要解释它的工作机制，比如连接器和Debezium的关系，以及Flink的处理流程。引用[2]和[3]提到了Flink CDC的版本演变和开源地址，这里需要说明不同版本的区别，特别是2.x和3.x的改进，如无锁算法和并行读取。 然后，使用教程部分要分步骤说明环境准备、依赖配置、代码示例等。引用[4]提到使用SQL CLI进行操作，可以给出SQL示例。同时，用户可能需要代码示例，比如如何定义MySQL源表，这里要确保语法正确，使用$$...$$格式。注意事项部分要包括版本兼容性、性能调优等，引用[1]中的Debezium格式和引用[3]中的项目地址可以作为补充。 最后生成相关问题，覆盖应用场景、优化方法、与其他工具对比等。检查是否符合系统级指令，比如行内公式是否正确，独立公式是否单独成段，引用标识是否添加。确保回答结构清晰，分点说明，并正确引用相关资料。需要注意用户可能对Flink CDC的具体实现细节和实际应用感兴趣，所以需要详细说明原理和使用步骤，同时提供实际代码示例帮助理解。</think>### Flink CDC 原理与使用详解 #### 一、核心概念 1. **CDC 定义**：变更数据捕获（Change Data Capture）技术用于捕捉数据库的增删改操作，实现实时数据同步[^1] 2. **Flink CDC 定位**：基于 Apache Flink 构建的实时数据集成工具，支持全量+增量数据同步，兼容多种数据库[^3] #### 二、技术原理 1. **架构组成**： - 基于 Debezium 引擎捕获数据库变更日志 - 通过 Flink 流处理引擎实现数据转换与分发 - 支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等常见数据库 2. **核心机制**： ```mermaid graph LR DB[(数据库)] -->|Binlog| Debezium Debezium -->|CDC Events| Flink Flink -->|处理后的数据| Sink[(目标系统)] ``` 3. **版本演进**： - 1.x：单并行度读取，全量阶段锁表 - 2.x：支持并行读取，无锁算法（parallel snapshot） - 3.x：增强 Exactly-Once 语义，优化内存管理 #### 三、使用教程 **步骤1：环境准备** ```sql -- 创建 MySQL 源表（使用 Flink SQL） CREATE TABLE mysql_source ( id INT, name STRING, PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = '123456', 'database-name' = 'test_db', 'table-name' = 'user_table' ); ``` [^4] **步骤2：数据消费** ```sql -- 创建 Kafka 目标表 CREATE TABLE kafka_sink ( user_id INT, user_name STRING ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'user_events', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'format' = 'json' ); -- 数据管道 INSERT INTO kafka_sink SELECT id AS user_id, name AS user_name FROM mysql_source; ``` #### 四、注意事项 1. **版本兼容性**：Flink 1.13+ 推荐使用 CDC 2.x 版本[^2] 2. **性能调优**： - 调整`server-id`范围避免冲突 - 合理设置`chunk-size`（默认8096） - 启用`parallelism`进行并行读取 3. **数据格式**：采用 Debezium 标准 JSON 格式，包含以下字段： ```json { "before": {...}, "after": {...}, "source": {...}, "op": "c/u/d", "ts_ms": 1629789287100 } ```
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