Flink 并行度与任务链,任务运行核心原理)
本文主要整理Flink 底层任务运行机制学会合理设置并行度初步具备任务调优思维。一、并行度概念并行度代表 Flink 任务运行的线程数量决定任务处理速度分为全局并行度、算子并行度、客户端并行度。二、并行度设置分为三种方式1、代码中设置全局并行度2、单独为某个算子设置并行度3、提交任务时动态指定并行度三、Flink 任务执行流程客户端提交任务 → 生成执行图 → 拆分算子任务 → 分配资源并行执行四、任务链机制1、什么是任务链连续无分区算子合并为一个任务执行提升执行效率2、开启 / 关闭任务链方法3、任务链使用场景与优化技巧五、并行度生产调优规则并行度与 Kafka 分区匹配规则避免数据倾斜、消费拥堵等基础问题。