Flink RPC Connector 算子并发度配置参数 rate-limit-num 最佳实践

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分类专栏： MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构 计算 文章标签： 大数据 flink 流式计算
于 2024-05-29 00:32:48 首次发布
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本文详细介绍了Apache Flink的RPC Connector，重点关注算子并发度和rate-limit-num参数的配置。通过理解算子并发度的概念和rate-limit-num参数的作用，可以优化Flink作业与外部RPC服务的交互，提高性能和系统稳定性。文章涵盖了核心概念、算法原理、项目实践、应用场景以及未来发展趋势和挑战，提供了具体的计算公式和代码示例。

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Flink RPC Connector 算子并发度配置参数 rate-limit-num 最佳实践

文章目录

1. 背景介绍

1.1 Apache Flink简介

Apache Flink是一个开源的分布式流式数据处理框架，具有高吞吐量、低延迟和高容错能力。它支持有状态计算，可以实时处理无限流数据，并提供精确一次（Exactly-Once）的状态一致性保证。Flink的核心是流处理引擎，支持有状态的流处理应用程序。

1.2 Flink RPC Connector简介

Flink RPC Connector 是一种用于连接远程过程调用（RPC）服务的连接器。它允许Flink作业与外部RPC服务进行通信，发送请求并接收响应，从而实现复杂的流处理逻辑。Flink RPC Connector 可以用于各种应用场景，如实时数据查询、外部服务调用和分布式计算。

1.3 算子并发度和 rate-limit-num 参数

在Flink中，算子并发度（Parallelism）是指一个算子实例的并行执行数量。合

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【Flink】Flink 消费 kafka 实现 限流处理 RateLimiter
九师兄
03-14 5503
首先看看【java】高并发之限流 RateLimiter使用这个去看看限流怎么使用。然后看看扩展的kafka是如何限流的，95-10-040-启动-限额管理。然后下面是FLink如何做限流的。
Flink RPC Connector 实现原理与代码实战
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05-22 444
在流处理场景下,数据往往来自多个异构的源系统,如消息队列、数据库、文件系统、API 服务等。Flink 作为流处理的核心引擎,需要能够灵活地与这些外部系统进行数据交换。接收 RPC 调用,动态控制 Flink 作业的行为,如启停任务、调整并发度、更新配置等。向其他服务发起 RPC 调用,触发异步流程,如调用推理服务进行在线预测等。为满足这些需求,Flink 内置了 RPC Connector 机制,提供了一套通用组件和编程接口,帮助用户简单快速地实现 RPC 交互。继承接口,实现一个自定义的。
Flink 如何指定并发
SmartSi
08-26 1027
一个 Task 可以分成多个并发实例来执行，每个并发实例只处理输入数据的一个子集。执行环境为它执行的所有算子，Source 和 Sink 提供了默认的并发度。将最大并发度设置为一个非常大的数可能会对性能造成不利影响，这是因为某些状态后端必须保持内部数据结构与 KeyGroup 的数量成比例（这也是可伸缩状态的内部实现机制）。最大并发度的默认设置大致为：算子并发度 +（算子并发度 / 2），下限为 127，上限为 32768。最大并发度可以在可以设置并发度的地方设置(客户端级别和系统级别除外)。......
Flink限流使用GuavaFlinkConnectorRateLimiter
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08-30 1794
调用limiter.open(getRuntimeContext())的源码，实际内部是RateLimiter,根据并行度算出每个RateLimiter的permitsPerSecond。1.重写AbstractRichFunction中的open()方法，在处理数据前调用limiter.acquire(1);2.GuavaFlinkConnectorRateLimiter限流原理。.....................
实现 Flink 消费 Kafka 进行大数据限流处理的 RateLimiter
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09-18 741
在大数据处理中，限流是一种常用的技术手段，用于控制数据流的速率，防止系统过载。在大数据处理中，限流是一种常用的技术手段，用于控制数据流的速率，防止系统过载。在上述代码中，我们首先创建了一个 Flink 的 StreamExecutionEnvironment 对象，并设置了并行度为 1。在上述代码中，我们首先创建了一个 Flink 的 StreamExecutionEnvironment 对象，并设置了并行度为 1。操作将输入字符串拆分为单词，并为每个单词生成初始计数为 1 的 Tuple 对象。
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09-08 2904
Flink v1.11 - 官网 - 部署与运维 Flink v1.11 - 官网 - 部署与运维 一、集群与部署 1.1 概览 1.1.1 部署方式 1.1.2 部署目标 1.1.3 Application Mode 1.2 Local Cluster - 本地集群 1.3 Flink Downloads 1.4 Hadoop Integration - Hadoop 集成 1.5 Standalone Cluster - 独立集群 1.6 YARN 1.6.1 Quickstart 1.6
RateLimiter限流
jasontoday的专栏
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jdbcSink官方已经提供过了，此处仅仅是模拟它的实现，从而学习如何自定义sink@Data@Override// 这个里面编写连接数据库的代码)");@Override// 关闭数据库的代码ps.close();@Override// 将数据插入到数据库中DataStreamSource<Student> studentStream = env.fromElements(new Student(1, "马斯克", 51));
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点击上方 "肉眼品世界"关注,星标或置顶一起成长深度价值体系传递Flink参数配置jobmanger.rpc.address jm的地址。jobmanager.rpc....
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