flink chain的条件

最新推荐文章于 2024-09-11 16:51:16 发布
最新推荐文章于 2024-09-11 16:51:16 发布
阅读量446 收藏
点赞数
分类专栏： 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/qq_33009107/article/details/119342698
版权
本文介绍流数据处理中节点连接操作的优化条件，包括下游节点的输入唯一性、操作符的有效性、上下游节点的并行度匹配及连接策略等，确保高效的数据流处理。

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

1.下游节点只有一个输入
2.下游节点的操作符不为null
3.上游节点的操作符不为null
4.上下游节点在一个槽位共享组内
5.下游节点的连接策略是always
6.上游节点的连接策略是head或always
7.edge的分区函数是ForwardPartitioner的实例
8.上下游的并行度相等
9.可以进行节点的连接操作

【Flink】Flink 源码之OperatorChain
九师兄
01-16 582
1.概述 转载：Flink 源码之OperatorChain 前言 OperatorChain是Flink中一个很重要的优化措施，能够将尽可能多的满足条件的数据处理操作在一个slot中串联完成，从而最小化线程执行上下文切换和网络通信，提高流计算系统性能。 Flink判断哪些操作可以纳入同一个chain的逻辑位于JobGraph生成过程中，详情请参见：Flink 源码之JobGraph生成。 名词解释 StreamEdge：为StreamGraph拓扑图中的元素。StreamGraph由StreamNod.
【Flink 实战系列】Flink pipeline.operator-chaining 参数使用以及源码解析
JasonLee实时计算
08-28 2716
当我们使用 Flink SQL 提交一个任务，没有给算子单独设置并行度的情况下，默认所有的算子会 chain 在一起，像下面的这样：此时，整个 DAG 图只会显示一个算子，虽然这样有利于数据的传输，可以提高任务的性能，但是缺点也很明显，我们无法看到数据的输入和输出，以及反压相关的 metrics。那在 datastream api 开发的任务中我们可以使用 disableChaining 方法来打断 operatorChain，但是在 SQL 开发的任务中怎么办呢？如果我们想要查看每一个算子的输入和输出的数
flinksql 如何引用 条件判断计算的结果？
信徒博客
09-09 1264
flinksql 如何引用 条件判断计算的结果？
【Flink】Flink链化条件及源码分析
追赶者的博客
11-30 545
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--Chain的条件源码分析
Samooyou的博客
05-27 427
flink为了提高执行效率，会将部分算子进行合并，合并后组成operator chain,这样整个operator chain作为一个JobVertex被调度到一个slot上去执行，避免了上下游算子发送数据时带来的网络开销以及数据序列化反序列化的性能损耗。 flink如何判断算子能组成一个operate chain呢？答案在源码StreamingJobGraphGenerator.java中： public static boolean isChainable(StreamEdge edge, Stre
flink之startNewChain、disableChaining、slotSharingGroup
m0_64640191的博客
02-16 2064
图1图二1.task：一个task可以看成是一条完整的算子连（source -> sink），在默认情况下，且线程够用的情况下，一个task运行在一个slot里面；2.subtask：task的组成单位，一个subtask由一个线程来运行；3.operator chain：subtask中的算子连成链；4.形成subtask的规则：①当数据发生重定向时例如KeyBy操作。②当程序算子并行度发生变化时。③。
Flink 1.17教程：算子链Operator Chain
学亮编程手记
09-01 1370
在 Apache Flink 中，算子链（Operator Chaining）是将多个操作符（算子）连接在一起形成一个链式结构的优化技术。算子链的作用是将多个操作符合并为一个单一的任务单元，以减少通信开销、提高执行效率和减少资源占用。通俗来说，算子链的作用可以比喻为将多个操作合并成一个整体，就像是把多个小任务捆绑在一起，让它们作为一个整体来执行，而不是分散地执行。总的来说，算子链可以在 Apache Flink 中提供优化的执行方式，减少通信开销、提高执行效率和减少资源占用。
深入分析Flink的operator chain（算子链）机制
lvlei19911108的博客
06-27 1183
前言 这篇是昨晚没写完的，今晚补全发出来。 Flink算子链简介 “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？” 笔者在Flink社区群里经常能看到类似这样的疑问。这种情况几乎都不是程序有问题，而是因为Flink的operator chain——即算子链机制导致的，即提交的作业的执行...
Flink: 两个递归彻底搞懂operator chain
张普的专栏
02-29 3063
operator chain是指将满足一定条件的operator 链在一起，放在同一个task里面执行，是Flink任务优化的一种方式，在同一个task里面的operator的数据传输变...
Flink重点学习笔记
gongpulin的博客
08-31 603
Flink chain优点： 为了更高效的分布式执行，Flink尽可能将operator的subtask链接（chain）在一起形成task。每个task在一个线程中执行。将operators链接成task是非常有效的优化：1、它能减少线程之间的切换。2、减少消息的序列化和反序列化。3、减少数据在缓冲区的交换。4、减少延迟的同时提高整体的吞吐量。 subtask链接（chain）在一起的条件： 1、用户没有禁用chain 2、上下游的并行度一致 3、下游节点的入度为1（也就是说下游节点没有来.
flink DataStream API（六）算子-概述
李玉志的博客
08-23 375
文章目录Operators概述DataStream TransformationsMapFlatMapFilterKeyByReduceWindowWindowAllWindow ApplyWindowReduceUnionWindow JoinInterval JoinWindow CoGroupConnectCoMap, CoFlatMapIteratePhysical Partitioning（物理分区）自定义分区随机分区RescalingBroadcastingTask Chaining and R
深入解析 Flink 的算子链机制
Ververica的博客
11-11 2694
“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-OperatorChain源码详解
Zong_0915的博客
08-05 997
Flink-OperatorChain源码详解前言逻辑计划中的算子链StreamingJobGraphGenerator（优化逻辑）createChain核心方法（创建chain）isChainable方法（判断operator是否可以加入chain）：flink中chain的3种链接策略：物理逻辑中的算子链(ExecutionGraph)OperatorChain小总结 前言 参考博客：LittleMagics的深入分析Flink的operator chain（算子链）机制 我们来看下flink-web页
Flink Chain任务链分隔
jast
07-06 1454
由于共享slot的存在，当一个任务链的计算量特别庞大时，且只在一个slot上执行，对于slot的压力过大，需要拆开。1）disableChaining：如果对一个算子使用了disableChaining（取消任务链），那么该算子就会与前后算子隔离开，不参与任务链的组合，独用一个slot。2）startNewChain：如果一个任务链只是过于庞大，但是算子之间的操作简单，仅想拆开为2个任务链，并且参与任务链组合，就需要对算子使用startNewChain(开启一个新的任务链)，意思就是之前该怎么合并就怎么合并
flink中chainWith() 的详解
goTsHgo的博客
09-11 867
虽然 Apache Flink 中并没有直接的方法，但如果存在的话，它的作用将是手动控制算子链的合并，从而优化执行计划，减少调度开销，优化资源管理。这种方法在需要更细粒度的算子链控制和性能调优的场景中会非常有用。实际上，可以通过和等方法在一定程度上实现对算子链的精细控制。
Flink 什么情况下才会把 Operator chain 在一起形成算子链？
857技术社区
06-01 909
两个 operator chain 在一起的的条件： 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(Slot槽位共享) 下游节点的 chain 策略为 ALWAYS（可以与上下游链接，map、flatmap、filter 等默认 是 ALWAYS） 上游节点的 chain 策略为 ALWAYS 或 HEAD（只能与下游链接，不能与上游链接， Source 默认是 HEAD） 两个节点间数据分区方式是
Flink Datastream实时计算
z1987865446的博客
12-07 940
概述 Flink是构建在数据流之上的有状态计算的流计算框架，通常被人们理解为是第三代大数据分析方案。 第一代 - Hadoop的MapReduce计算（静态）、Storm流计算（2014.9） ；两套独立计算引擎，使用难度大 第二代 - Spark RDD 静态批处理(2014.2)、DStream|Structured Streaming 流计算;统一计算引擎，难度系数小 第三代 - Flink DataStream(2014 .12) 流计算框架、Flink Dataset 批处理；统一计算
Flink运行时之生成作业图
VinoYang的专栏
02-21 7500
生成作业图在分析完了流处理程序生成的流图（StreamGraph）以及批处理程序生成的优化后的计划（OptimizedPlan）之后，下一步就是生成它们面向Flink运行时执行引擎的共同抽象——作业图（JobGraph）。
.Flink数据处理流程
最新发布
10-22
Flink的数据处理流程基于DataFlow模型设计，其中operator（算子）作为基本操作单元，它们通过连接链（chain）进行并行处理[^1]。整个流程可以概括为以下几个步骤： 1. **数据源**：从外部系统读取数据，如文件、...
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
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