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
  
  image.png
 
 
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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文章来源: www.jianshu.com,作者:百忍成金的虚竹,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:www.jianshu.com/p/dfcb78ab5d39
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