【云星数据---Apache Flink实战系列(精品版)】:Apache Flink高级特性与高级应用010-Slot和Parallelism的深入分析005
2017-11-19 16:01
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六、设置parallelism的方法
1.在操作符级别上设置parallelism
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val text = [...] val wordCounts = text .flatMap{ _.split(" ") map { (_, 1) } } .keyBy(0) .timeWindow(Time.seconds(5)) //设置parallelism为5 .sum(1).setParallelism(5) wordCounts.print() env.execute("Word Count Example")
2.在运行环境级别上设置parallelism
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //设置parallelism为5 env.setParallelism(3) val text = [...] val wordCounts = text .flatMap{ _.split(" ") map { (_, 1) } } .keyBy(0) .timeWindow(Time.seconds(5)) .sum(1) wordCounts.print() env.execute("Word Count Example")
3.在客户端级别上设置parallelism
3.1通过p参数设置p
c032
arallelism
//设置parallelism为10 ./bin/flink run -p 10 ../examples/*WordCount-java*.jar
3.1通过ClientAPI设置parallelism
try { PackagedProgram program = new PackagedProgram(file, args) InetSocketAddress jobManagerAddress =RemoteExecutor.getInetFromHostport("localhost:6123") Configuration config = new Configuration() Client client=new Client(jobManagerAddress,new Configuration(),program.getUserCodeClassLoader()) //设置parallelism为10 client.run(program, 10, true) } catch { case e: Exception => e.printStackTrace }
4.在系统级别上设置parallelism
1.配置文件 $FLINK_HOME/conf/flink-conf.yaml 2.配置属性 parallelism.default
5.实战总结
1.系统级别的设置是全局的,对所有的job有效。 2.其他级别的设置是局部的,对当前的job有效。 3.多个级别上混合设置,高优先级的设置会覆盖低优先级的设置。
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