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## Flink 设置并行度

简介

Apache Flink 是一个分布式流处理和批处理框架。在 Flink 中，并行度指的是一个算子（operator）被划分的子任务数量。合理设置并行度对于 Flink 作业的性能至关重要。过低的并行度会导致资源利用不足，处理速度慢；过高的并行度则会增加调度开销，甚至导致性能下降。本文将详细介绍如何在 Flink 中设置并行度。### 不同层级的并行度设置Flink 提供了多层级的并行度设置机制，优先级从高到低依次为：1.

算子级别:

直接在算子上设置，优先级最高。 2.

执行环境级别:

通过 `env.setParallelism()` 设置，对所有算子生效，除非算子单独设置了并行度。 3.

客户端级别:

通过命令行参数 `-p` 或者提交作业时的配置参数设置。 4.

系统级别:

在 `flink-conf.yaml` 中配置 `parallelism.default`，作为默认值，优先级最低。### 如何设置并行度#### 1. 算子级别并行度可以使用 `setParallelism()` 方法为单个算子设置并行度:```java DataStream lines = env.readTextFile("input.txt");lines.flatMap(new FlatMapFunction() {@Overridepublic void flatMap(String value, Collector out) throws Exception {// ...} }).setParallelism(4); // 设置 flatMap 算子的并行度为 4 ```#### 2. 执行环境级别并行度可以通过 `setParallelism()` 方法为整个执行环境设置并行度：```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(8); // 设置整个作业的默认并行度为 8 ```#### 3. 客户端级别并行度在提交 Flink 作业时，可以通过命令行参数 `-p` 指定并行度：```bash ./bin/flink run -p 16 -j MyJob.jar ```或者在提交作业的代码中设置：```java Configuration configuration = new Configuration(); configuration.setInteger(Configuration.PARALLELISM_KEY, 16);// ... 提交作业的代码 ... ```#### 4. 系统级别并行度修改 `flink-conf.yaml` 文件中的 `parallelism.default` 参数:```yaml parallelism.default: 1 ```### 选择合适的并行度选择合适的并行度需要考虑多个因素，包括：

数据量:

数据量越大，通常需要更高的并行度。

算子复杂度:

复杂的算子可能需要更高的并行度。

集群资源:

可用的 CPU、内存和网络带宽会限制最大并行度。

状态大小:

如果算子需要维护大量状态，过高的并行度可能会导致状态访问的性能瓶颈。建议通过实验和监控来确定最佳并行度。可以从一个较小的并行度开始，逐步增加，观察作业的吞吐量和延迟，找到性能最佳的并行度。### 动态调整并行度Flink 1.12 及以后版本支持在运行时动态调整作业的并行度。可以通过修改作业的配置或者使用 REST API 来实现。### 总结合理设置并行度是 Flink 作业性能优化的关键环节。理解不同层级并行度的设置方法和优先级，以及影响并行度选择的因素，可以帮助我们更好地配置 Flink 作业，充分利用集群资源，提高作业的性能。 建议根据实际情况进行测试和调整，找到最佳的并行度配置。

Flink 设置并行度**简介**Apache Flink 是一个分布式流处理和批处理框架。在 Flink 中，并行度指的是一个算子（operator）被划分的子任务数量。合理设置并行度对于 Flink 作业的性能至关重要。过低的并行度会导致资源利用不足，处理速度慢；过高的并行度则会增加调度开销，甚至导致性能下降。本文将详细介绍如何在 Flink 中设置并行度。

不同层级的并行度设置Flink 提供了多层级的并行度设置机制，优先级从高到低依次为：1. **算子级别:** 直接在算子上设置，优先级最高。 2. **执行环境级别:** 通过 `env.setParallelism()` 设置，对所有算子生效，除非算子单独设置了并行度。 3. **客户端级别:** 通过命令行参数 `-p` 或者提交作业时的配置参数设置。 4. **系统级别:** 在 `flink-conf.yaml` 中配置 `parallelism.default`，作为默认值，优先级最低。

如何设置并行度

1. 算子级别并行度可以使用 `setParallelism()` 方法为单个算子设置并行度:```java DataStream lines = env.readTextFile("input.txt");lines.flatMap(new FlatMapFunction() {@Overridepublic void flatMap(String value, Collector out) throws Exception {// ...} }).setParallelism(4); // 设置 flatMap 算子的并行度为 4 ```

2. 执行环境级别并行度可以通过 `setParallelism()` 方法为整个执行环境设置并行度：```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(8); // 设置整个作业的默认并行度为 8 ```

3. 客户端级别并行度在提交 Flink 作业时，可以通过命令行参数 `-p` 指定并行度：```bash ./bin/flink run -p 16 -j MyJob.jar ```或者在提交作业的代码中设置：```java Configuration configuration = new Configuration(); configuration.setInteger(Configuration.PARALLELISM_KEY, 16);// ... 提交作业的代码 ... ```

4. 系统级别并行度修改 `flink-conf.yaml` 文件中的 `parallelism.default` 参数:```yaml parallelism.default: 1 ```

选择合适的并行度选择合适的并行度需要考虑多个因素，包括：* **数据量:** 数据量越大，通常需要更高的并行度。 * **算子复杂度:** 复杂的算子可能需要更高的并行度。 * **集群资源:** 可用的 CPU、内存和网络带宽会限制最大并行度。 * **状态大小:** 如果算子需要维护大量状态，过高的并行度可能会导致状态访问的性能瓶颈。建议通过实验和监控来确定最佳并行度。可以从一个较小的并行度开始，逐步增加，观察作业的吞吐量和延迟，找到性能最佳的并行度。

动态调整并行度Flink 1.12 及以后版本支持在运行时动态调整作业的并行度。可以通过修改作业的配置或者使用 REST API 来实现。

总结合理设置并行度是 Flink 作业性能优化的关键环节。理解不同层级并行度的设置方法和优先级，以及影响并行度选择的因素，可以帮助我们更好地配置 Flink 作业，充分利用集群资源，提高作业的性能。 建议根据实际情况进行测试和调整，找到最佳的并行度配置。