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并行执行 #
本节描述了在 Flink 中配置程序的并行执行。一个 Flink 程序由多个任务 task 组成(转换/算子、数据源和数据接收器)。一个 task 包括多个并行执行的实例,且每一个实例都处理 task 输入数据的一个子集。一个 task 的并行实例数被称为该 task 的 并行度 (parallelism)。
使用 savepoints 时,应该考虑设置最大并行度。当作业从一个 savepoint 恢复时,你可以改变特定算子或着整个程序的并行度,并且此设置会限定整个程序的并行度的上限。由于在 Flink 内部将状态划分为了 key-groups,且性能所限不能无限制地增加 key-groups,因此设定最大并行度是有必要的。
- toc
设置并行度 #
一个 task 的并行度可以从多个层次指定:
算子层次 #
单个算子、数据源和数据接收器的并行度可以通过调用 setParallelism()
方法来指定。如下所示:
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> text = [...]
DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = text
.flatMap(new LineSplitter())
.keyBy(value -> value.f0)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
.sum(1).setParallelism(5);
wordCounts.print();
env.execute("Word Count Example");
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val text = [...]
val wordCounts = text
.flatMap{ _.split(" ") map { (_, 1) } }
.keyBy(_._1)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
.sum(1).setParallelism(5)
wordCounts.print()
env.execute("Word Count Example")
执行环境层次 #
如此节所描述,Flink 程序运行在执行环境的上下文中。执行环境为所有执行的算子、数据源、数据接收器 (data sink) 定义了一个默认的并行度。可以显式配置算子层次的并行度去覆盖执行环境的并行度。
可以通过调用 setParallelism()
方法指定执行环境的默认并行度。如果想以并行度3
来执行所有的算子、数据源和数据接收器。可以在执行环境上设置默认并行度,如下所示:
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(3);
DataStream<String> text = [...]
DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = [...]
wordCounts.print();
env.execute("Word Count Example");
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setParallelism(3)
val text = [...]
val wordCounts = text
.flatMap{ _.split(" ") map { (_, 1) } }
.keyBy(_._1)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
.sum(1)
wordCounts.print()
env.execute("Word Count Example")
客户端层次 #
将作业提交到 Flink 时可在客户端设定其并行度。客户端可以是 Java 或 Scala 程序,Flink 的命令行接口(CLI)就是一种典型的客户端。
在 CLI 客户端中,可以通过 -p
参数指定并行度,例如:
./bin/flink run -p 10 ../examples/*WordCount-java*.jar
在 Java/Scala 程序中,可以通过如下方式指定并行度:
try {
PackagedProgram program = new PackagedProgram(file, args);
InetSocketAddress jobManagerAddress = RemoteExecutor.getInetFromHostport("localhost:6123");
Configuration config = new Configuration();
Client client = new Client(jobManagerAddress, config, program.getUserCodeClassLoader());
// set the parallelism to 10 here
client.run(program, 10, true);
} catch (ProgramInvocationException e) {
e.printStackTrace();
}
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())
// set the parallelism to 10 here
client.run(program, 10, true)
} catch {
case e: Exception => e.printStackTrace
}
系统层次 #
可以通过设置 ./conf/flink-conf.yaml
文件中的 parallelism.default
参数,在系统层次来指定所有执行环境的默认并行度。你可以通过查阅配置文档获取更多细节。
设置最大并行度 #
最大并行度可以在所有设置并行度的地方进行设定(客户端和系统层次除外)。与调用 setParallelism()
方法修改并行度相似,你可以通过调用 setMaxParallelism()
方法来设定最大并行度。
默认的最大并行度等于将 operatorParallelism + (operatorParallelism / 2)
值四舍五入到大于等于该值的一个整型值,并且这个整型值是 2
的幂次方,注意默认最大并行度下限为 128
,上限为 32768
。
注意 为最大并行度设置一个非常大的值将会降低性能,因为一些 state backends 需要维持内部的数据结构,而这些数据结构将会随着 key-groups 的数目而扩张(key-group 是状态重新分配的最小单元)。