• 并行执行
    • 设置并行度
      • 算子层次
      • 执行环境层次
      • 客户端层次
      • 系统层次
    • 设置最大并行度

    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。

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    • 设置最大并行度

    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：

    1. final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    3. DataStream<String> text = [...]
    4. DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = text
    5.     .flatMap(new LineSplitter())
    6.     .keyBy(0)
    7.     .timeWindow(Time.seconds(5))
    8.     .sum(1).setParallelism(5);
    10. wordCounts.print();
    12. env.execute("Word Count Example");
    1. val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    3. val text = [...]
    4. val wordCounts = text
    5.     .flatMap{ _.split(" ") map { (_, 1) } }
    6.     .keyBy(0)
    7.     .timeWindow(Time.seconds(5))
    8.     .sum(1).setParallelism(5)
    9. wordCounts.print()
    11. 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：

    1. final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    2. env.setParallelism(3);
    4. DataStream<String> text = [...]
    5. DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = [...]
    6. wordCounts.print();
    8. env.execute("Word Count Example");
    1. val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    2. env.setParallelism(3)
    4. val text = [...]
    5. val wordCounts = text
    6.     .flatMap{ _.split(" ") map { (_, 1) } }
    7.     .keyBy(0)
    8.     .timeWindow(Time.seconds(5))
    9.     .sum(1)
    10. wordCounts.print()
    12. 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：

    1. ./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：

    1. try {
    2.     PackagedProgram program = new PackagedProgram(file, args);
    3.     InetSocketAddress jobManagerAddress = RemoteExecutor.getInetFromHostport("localhost:6123");
    4.     Configuration config = new Configuration();
    6.     Client client = new Client(jobManagerAddress, config, program.getUserCodeClassLoader());
    8.     // set the parallelism to 10 here
    9.     client.run(program, 10, true);
    11. } catch (ProgramInvocationException e) {
    12.     e.printStackTrace();
    13. }
    1. try {
    2.     PackagedProgram program = new PackagedProgram(file, args)
    3.     InetSocketAddress jobManagerAddress = RemoteExecutor.getInetFromHostport("localhost:6123")
    4.     Configuration config = new Configuration()
    6.     Client client = new Client(jobManagerAddress, new Configuration(), program.getUserCodeClassLoader())
    8.     // set the parallelism to 10 here
    9.     client.run(program, 10, true)
    11. } catch {
    12.     case e: Exception => e.printStackTrace
    13. }

    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）。