Flink并行度可以有如下几种指定方式
【摘要】 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
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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...
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
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原文链接:www.jianshu.com/p/dfcb78ab5d39
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