FlinkSQL设置sink的并行度

'sink.parallelism'='1' 

create table aaa (
    pt_dt string,
    proc_time timestamp,
    ctime timestamp,
    PRIMARY KEY(tqi_id) NOT ENFORCED
) with (
    'connector'='upsert-kafka',
    'topic'='bbb',
    'properties.bootstrap.servers'='${sql.kafka.bootstrap.server}',
    'properties.group.id'='ccc',
    'key.format'='json',
    'value.format'='json',
    'value.json.fail-on-missing-field'='false',
    'sink.parallelism'='1'
);

### 配置 Apache Flink SQL 任务的并行度 在 Apache Flink 中,可以通过多种方式为 SQL 任务配置并行度。这不仅影响到查询性能,也涉及到资源的有效利用。 对于批处理作业,默认情况下,SQL 查询会继承全局默认的并行度设置。然而,为了更精细地控制特定操作符的并行度,可以在提交 SQL 语句之前通过 `SET` 命令调整参数: ```sql -- 设置整个应用程序级别的并行度 SET parallelism.default=4; ``` 当需要对单个算子应用不同的并行度时,则可采用 hint 注解的方式,在 SQL 语句内部指定该属性: ```sql SELECT /*+ OPTIONS('parallelism'='8') */ * FROM my_table; ``` 另外一种方法是在启动命令中直接传递环境变量来覆盖默认值,适用于所有后续执行的操作: ```bash ./bin/flink run -p 10 ./examples/batch/WordCount.jar ``` 值得注意的是,并不是所有的 SQL 操作都支持自定义并行度;例如某些聚合函数可能无法受益于更高的并发级别。因此建议根据实际业务场景测试最优配置[^1]。 #### 使用 Table API 或 DataStream API 进行高级配置 除了上述简单的配置手段之外,如果开发者希望通过编程接口实现更加复杂的逻辑定制,还可以借助 TableEnvironment 提供的方法完成这一目标。下面是一个基于 Java SDK 的例子展示如何动态改变某个 transformation 的并行因子: ```java TableResult result = tableEnv.executeSql( "CREATE TABLE MySink (" + "id BIGINT," + "data STRING" + ") WITH ('connector' = 'print')"; result.getJobClient().ifPresent(jobClient -> jobClient.setParallelism(2)); ``` 以上代码片段展示了如何创建一个 sink 表并将它的并行度设为2。需要注意的是这种方法仅限于那些允许修改其物理计划特性的组件上有效[^2]。
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