Flink如何设置合理的并行度
一个Flink程序由多个Operator组成(source、transformation和 sink)。
一个Operator由多个并行的Task(线程)来执行, 一个Operator的并行Task(线程)数目就被称为该Operator(任务)的并行度(Parallel)。即并行度就是相对于Operator来说的。
合理设置并行度可以有效提高Flink作业的性能,但并行度的设置需要根据souce、sink类别、数据量、任务复杂度、集群资源等多个因素综合考虑。下面我们也是从source、transformation和sink来考虑一些优化措施:
1. Kafka Source和Sink的并行度设置
对于Kafka,不管是作为source还是sink,我们都建议将其并行度设置为和Kafka Topic分区数一致,这样每个subtask都能处理一个分区的数据。设置并行度小于Topic分区数则有subtask会读取多个分区数据,有可能会导致数据积压;而设置大于Topic分区数,会导致有subtask不能接收到数据,一是浪费并行度资源,另一方面如果用到watermark,则导致无法产生watermark的问题,影响下游的计算。如果已经等于Kafka的分区数,消费速度仍跟不上数据生产速度,考虑下Kafka要扩大分区,同时调大并行度等于分区数。如果kafka数据量很小,则可以直接设置为1。
2. JDBC Source和Sink的并行度设置
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