flink的slot和线程关系

最新推荐文章于 2025-06-03 10:59:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-03 10:59:15 发布 · 2.2k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#flink #java #大数据

博客纠正了关于Flink slot的误解，指出slot不是线程概念，而是表示任务的并发度，每个slot可承载多个线程，允许的最大subtask数量等于slot数。

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

以前误认为一个slot一个线程，这是错误的，正确的如下：
Flink中slot数量代表了所有最高能支持的subtask数量。也就是整个任务的最高并发度，但是并不代表一个线程的概念，内部也是可以启动很多线程的。
在这里插入图片描述

【Flink】的Slot概念
一杯咖啡半杯糖的博客
07-08 2110
Slot决定了单个TaskManager并发执行能力每个TaskManager都是一个 JVM 进程，可以在单独的线程中执行一个或多个 算子。为了控制一个 TaskManager 中接受多少个 算子，就有了slot（至少一个）。每个 task slot 会分 TaskManager 中的资源。例如，TaskManager的slot为3，会将Flink的托管内存（用于 RocksDB State Backend 的本地内存和批的排序、哈希表、缓存中间结果的内存） 1/3 用于每个 slot。同一个TaskMa
【深入浅出flink】第3篇：多图讲解flink核心概念（通俗易懂）Job、Task、SubTask、Slot、Slotsharing、Parallelism、Operator Chains
雷恩Layne
01-07 6990
本文是理解flink整个架构的核心，是最基础也是必须要掌握的知识，只有完全理解了它们，你才会在以后学习flink时游刃有余，才能更好的进阶flink高阶知识。
Flink任务槽
最新发布
走过冬季
06-03 307
1）任务槽（Task Slots）Flink中每一个TaskManager都是一个JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。很显然，TaskManager的计算资源是有限的，并行的任务越多，每个线程的资源就会越少。那一个TaskManager到底能并行处理多少个任务呢？为了控制并发量，我们需要在TaskManager上对每个任务运行所占用的资源做出明确的划分，这就是所谓的任务槽（task slots）。每个任务槽（task slot）其实表示了TaskManager拥有计
Flink 中 slot ，task，并行度的概念以及与CPU，内存的关系
ChengYanan的博客
02-04 1万+
我们在学习Flink时，经常会听到 task，slot，线程以及并行度这几个概念，对于初学者来说，这几个概念关系以及它们与系统内存，CPU之间的关系经常搞不清楚，下面我们就通过这篇文章来弄清楚这些概念与关系。 并行度 特定算子的子任务（subtask）的个数称之为并行度（parallel），一般情况下，一个数据流的并行度可以认为是其所有算子中最大的并行度。Flink中每个算子都可以在代码中通过.setParallelism(n)来重新设置并行度。而并行执行的subtask要发布到不同的slot中去执行。 T
Flink中Slot概念理解
weixin_39935887的博客
12-04 2072
Flink中slot数量代表了所有最高能支持的subtask数量。也就是整个任务的最高并发度，但是并不代表一个线程的概念，内部也是可以启动很多线程的。
Flink中 slot, task, 并行度概念以及与CPU,内存关系
qq_15138049的博客
06-28 2242
Flink中slot是任务执行所申请资源的最小单元，同一个TaskManager上的所有slot都只是做了内存分离，并没有做CPU隔离。每一个TaskManager都是一个JVM进程，如果某个TaskManager 上只有一个 slot，这意味着每个 task 组都在单独的 JVM 中运行，如果有多个 slot 就意味着更多 subtask 共享同一 JVM。一般情况下有多少个subtask，就是有多少个并行线程，而并行执行的subtask要发布到不同的slot中去执行。
Flink中的slot介绍
Wu_San的博客
04-19 6817
asdvaasdf
Flink架构
longlovefilm的博客
02-18 648
1 Flink 任务提交流程 TaskManager是一个独立的jvm进程。 每个task slot表示TaskManager拥有资源的一个固定大小的子集。假如一个TaskManager有三个slot,那么它会将其管理的内存分成三份给各个slot。 slot就是运行在本进程下的独立资源集合，非线程概念，slot是cpu共享，内存隔离。一个slot并不代表一个线程，它里面并不一定只放一个tas...
flink中的slot和并行度
weixin_43303297的博客
03-19 4011
一.什么是并行度？ 能够相互独立，互不干扰的执行同一种算子任务的所有线程集合，称为并行度。就好比有三个人一起去搬砖，事先咱们先把这些砖分为三份，一人一份，这样我们做的事都是搬砖，但是三个人互不影响，你搬你的，我搬我的。 二.什么是slot？ flink的每一个application都会根据前后的算子操作划分为一个个Task（就好比spark的stage），每一个Task里面封装了一个个 sub-...
Flink运行架构之对Flink中的Slot概念的理解
mo
08-31 1767
在讲Slot之前建议先看上文https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44080445/article/details/120008414 翻译官网可以得到如下内容 1.Flink中每一个worker(TaskManager)都是一个JVM进程，它可能会在独立的线程上执行一个Task。为了控制一个worker能接收多少个task(这里的task可以理解为上文里面经过合并后subtask的数量)，worker通过Task Slot来进行控制（一个worker至少有一个Task Slot）。
Apache Flink中TaskManager，SubTask，TaskSlot，并行度之间的关系
0102的博客
08-11 1379
另外一个方面是在Flink中运行的task对CPU资源的占用不同，有CUP密集型task 操作和CPU非密集型task操作情况，例如在Flink集群中source和map操作只是读数据后转换，对CPU占用短，但是window这种穿口计算聚合操作设计大量数据计算，占用CPU资源长，这就导致运行时候source/map，sink操作非常快，window操作时间长，source/map对应的subtask会等待window对应的subtask执行，同样sink的对应的。Flink中哪些操作可以合并一起？
线程thread、信号siganl、槽slot
专注汽车软件开发、AutoSAR、车载以太网、SOA、EE架构。
12-03 669
本文使用PyQt5.QtCore里面的QThread类创建线程，分别创建线程signal 和线程slot,并创建信号和槽函数；在一个线程里发射信号，另一个线程里接收信号；实现两个线程信息的交互；
关于 hadoop slot的一篇转载
hacker_zhb的博客
05-17 362
版权声明：转载时请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明http://luobeng.blogbus.com/logs/105015789.html 原文 ：http://hi.baidu.com/%F1%FB%D7%F3%D1%D4/blog/item/7aa31bc9f33e7e057e3e6f52.html  hadoop一个节点默认起两个map ...
Flink中任务（Tasks）和任务槽（Task Slots）详解
pp1981002445的博客
03-19 1745
在之前不做共享的时候，每个任务都平等地占据了一个slot，但其实不同的任务对资源的占用是不同的。所以对于第一个任务节点source→map，它的6个并行子任务必须分到不同的slot上（如果在同一slot就没法数据并行了），而第二个任务节点keyBy/window/apply的并行子任务却可以和第一个任务节点共享slot。另外，同一个任务节点的并行子任务是不能共享slot的，所以允许slot共享之后，运行作业所需的slot数量正好就是作业中所有算子并行度的最大值。而不同的任务节点的子任务可以共享slot。
Flink学习11：flink程序并行度
hzp666的博客
08-04 1869
如上 生成环境后，设置setParallelism 为1，即代表设置并行度为1.
Flink小知识--任务调度slot的配置 slotSharingGroup
xinji
07-15 3927
flink通过调整默认行为以及控制作业链与作业分配（处理槽共享组）来提高应用的性能
Flink中slot的一点理解
热门推荐
a6822342的博客
08-24 1万+
参考：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/setup/config.html#configuring-taskmanager-processing-slots            https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/dev/pa
flink随手笔记之Slot分配与共享
大数据研习社
03-18 1万+
说明：本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习优快云官网课程： Flink大数据项目实战：http://t.cn/ExrHPl9 共享Slot 默认情况下，Flink 允许subtasks共享slot，条件是它们都来自同一个Job的不同task的subtask。结果可能一个slot持有该job的整个p...
flink slot
09-28
Flink slot是Apache Flink中任务分配和并行度控制的基本单位。一个Flink任务可以分解为多个子任务，而每个子任务都需要通过一个或多个slot来执行。 一个slot是一个计算资源单元，通常等同于一个计算节点上的一个线程或进程。它可以执行一个或多个子任务，并负责子任务之间的数据交换和通信。每个slot都有一定的资源限制，例如CPU，内存和网络带宽。 任务调度器根据任务的并行度和资源的可用情况，将任务分配到可用的slot上。每个任务会占用一个或多个slot，具体取决于任务的数据流计划和并行度设置。如果一个任务的并行度大于可用的slot数量，那么它将被分为多个阶段，并根据需要进行动态调度。 Flink的任务调度器会根据各个slot的负载情况进行动态的任务迁移和负载均衡。如果一个slot上的任务执行速度较慢，其他任务可以被迁移到负载较轻的slot上，以获得更好的整体性能。 除了任务调度和并行度控制外，slot还负责管理任务的状态和状态的恢复。如果一个任务失败或需要重新启动，状态将从保存在slot中的检查点数据中恢复。 总之，Flink slot是用于任务分配和并行度控制的基本单元，通过动态的任务迁移和负载均衡来优化任务的执行和资源利用。它是构建分布式流式计算应用的重要组成部分。
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