Flink 并行度设置

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)

l 并行度可以有如下几种指定方式

1. Operator Level（算子级别）(可以使用)

   一个算子、数据源和sink的并行度可以通过调用 setParallelism()方法来指定

   

2. Execution Environment Level（Env级别）(可以使用)

   执行环境(任务)的默认并行度可以通过调用setParallelism()方法指定。为了以并行度3来执行所有的算子、数据源和data sink， 可以通过如下的方式设置执行环境的并行度：执行环境的并行度可以通过显式设置算子的并行度而被重写

   

3. Client Level(客户端级别,推荐使用)(可以使用)

   并行度可以在客户端将job提交到Flink时设定。

   对于CLI客户端，可以通过-p参数指定并行度 ./bin/flink run -p 10 WordCount-java.jar

4. System Level（系统默认级别,尽量不使用）

   在系统级可以通过设置flink-conf.yaml文件中的parallelism.default属性来指定所有执行环境的默认并行度

l 示例

Example1

在fink-conf.yaml中 taskmanager.numberOfTaskSlots 默认值为1，即每个Task Manager上只有一个Slot ，此处是3Example1中，WordCount程序设置了并行度为1，意味着程序 Source、Reduce、Sink在一个Slot中，占用一个Slot

Example2

通过设置并行度为2后，将占用2个Slot

Example3

通过设置并行度为9，将占用9个Slot

Example4

通过设置并行度为9，并且设置sink的并行度为1，则Source、Reduce将占用9个Slot，但是Sink只占用1个Slot

l 注意

1. 并行度的优先级：算子级别 > env级别 > Client级别 > 系统默认级别 (越靠前具体的代码并行度的优先级越高)

2. 如果source不可以被并行执行，即使指定了并行度为多个，也不会生效

3. 尽可能的规避算子的并行度的设置，因为并行度的改变会造成task的重新划分，带来shuffle问题，

4. 推荐使用任务提交的时候动态的指定并行度

5. slot是静态的概念，是指taskmanager具有的并发执行能力; parallelism是动态的概念，是指程序运行时实际使用的并发能力