This documentation is for an unreleased version of Apache Flink. We recommend you use the latest stable version.
执行配置 #
StreamExecutionEnvironment
包含了 ExecutionConfig
,它允许在运行时设置作业特定的配置值。要更改影响所有作业的默认值,请参阅配置。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
ExecutionConfig executionConfig = env.getConfig();
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
var executionConfig = env.getConfig
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
execution_config = env.get_config()
以下是可用的配置选项:(默认为粗体)
-
setClosureCleanerLevel()
。closure cleaner 的级别默认设置为ClosureCleanerLevel.RECURSIVE
。closure cleaner 删除 Flink 程序中对匿名 function 的调用类的不必要引用。禁用 closure cleaner 后,用户的匿名 function 可能正引用一些不可序列化的调用类。这将导致序列化器出现异常。可设置的值是:NONE
:完全禁用 closure cleaner ,TOP_LEVEL
:只清理顶级类而不递归到字段中,RECURSIVE
:递归清理所有字段。 -
getParallelism()
/setParallelism(int parallelism)
。为作业设置默认的并行度。 -
getMaxParallelism()
/setMaxParallelism(int parallelism)
。为作业设置默认的最大并行度。此设置决定最大并行度并指定动态缩放的上限。 -
getNumberOfExecutionRetries()
/setNumberOfExecutionRetries(int numberOfExecutionRetries)
。设置失败任务重新执行的次数。值为零会有效地禁用容错。-1
表示使用系统默认值(在配置中定义)。该配置已弃用,请改用重启策略 。 -
getExecutionRetryDelay()
/setExecutionRetryDelay(long executionRetryDelay)
。设置系统在作业失败后重新执行之前等待的延迟(以毫秒为单位)。在 TaskManagers 上成功停止所有任务后,开始计算延迟,一旦延迟过去,任务会被重新启动。此参数对于延迟重新执行的场景很有用,当尝试重新执行作业时,由于相同的问题,作业会立刻再次失败,该参数便于作业再次失败之前让某些超时相关的故障完全浮出水面(例如尚未完全超时的断开连接)。此参数仅在执行重试次数为一次或多次时有效。该配置已被弃用,请改用重启策略 。 -
getExecutionMode()
/setExecutionMode()
。默认的执行模式是 PIPELINED。设置执行模式以执行程序。执行模式定义了数据交换是以批处理方式还是以流方式执行。 -
enableForceKryo()
/disableForceKryo
。默认情况下不强制使用 Kryo。强制 GenericTypeInformation 对 POJO 使用 Kryo 序列化器,即使我们可以将它们作为 POJO 进行分析。在某些情况下,应该优先启用该配置。例如,当 Flink 的内部序列化器无法正确处理 POJO 时。 -
enableForceAvro()
/disableForceAvro()
。默认情况下不强制使用 Avro。强制 Flink AvroTypeInfo 使用 Avro 序列化器而不是 Kryo 来序列化 Avro 的 POJO。 -
enableObjectReuse()
/disableObjectReuse()
。默认情况下,Flink 中不重用对象。启用对象重用模式会指示运行时重用用户对象以获得更好的性能。请当心,当一个算子的用户代码 function 没有意识到这种行为时可能会导致bug。 -
getGlobalJobParameters()
/setGlobalJobParameters()
。此方法允许用户将自定义对象设置为作业的全局配置。由于ExecutionConfig
可在所有用户定义的 function 中访问,因此这是一种使配置在作业中全局可用的简单方法。 -
addDefaultKryoSerializer(Class<?> type, Serializer<?> serializer)
。为指定的类型注册 Kryo 序列化器实例。 -
addDefaultKryoSerializer(Class<?> type, Class<? extends Serializer<?>> serializerClass)
。为指定的类型注册 Kryo 序列化器的类。 -
registerTypeWithKryoSerializer(Class<?> type, Serializer<?> serializer)
。使用 Kryo 注册指定类型并为其指定序列化器。通过使用 Kryo 注册类型,该类型的序列化将更加高效。 -
registerKryoType(Class<?> type)
。如果类型最终被 Kryo 序列化,那么它将在 Kryo 中注册,以确保只有标记(整数 ID)被写入。如果一个类型没有在 Kryo 注册,它的全限定类名将在每个实例中被序列化,从而导致更高的 I/O 成本。 -
registerPojoType(Class<?> type)
。将指定的类型注册到序列化栈中。如果该类型最终被序列化为 POJO,那么该类型将注册到 POJO 序列化器中。如果该类型最终被 Kryo 序列化,那么它将在 Kryo 中注册,以确保只有标记被写入。如果一个类型没有在 Kryo 注册,它的全限定类名将在每个实例中被序列化,从而导致更高的I/O成本。
注意:用 registerKryoType()
注册的类型对 Flink 的 Kryo 序列化器实例来说是不可用的。
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disableAutoTypeRegistration()
。自动类型注册在默认情况下是启用的。自动类型注册是将用户代码使用的所有类型(包括子类型)注册到 Kryo 和 POJO 序列化器。 -
setTaskCancellationInterval(long interval)
。设置尝试连续取消正在运行任务的等待时间间隔(以毫秒为单位)。当一个任务被取消时,会创建一个新的线程,如果任务线程在一定时间内没有终止,新线程就会定期调用任务线程上的interrupt()
方法。这个参数是指连续调用interrupt()
的时间间隔,默认设置为 30000 毫秒,或 30秒 。
通过 getRuntimeContext()
方法在 Rich*
function 中访问到的 RuntimeContext
也允许在所有用户定义的 function 中访问 ExecutionConfig
。