Flink 1.17教程：并行度设置&优先级

并行度设置&优先级

并行度（Parallelism）

并行度的设置

在Flink中，可以用不同的方法来设置并行度，它们的有效范围和优先级别也是不同的。

代码中设置

我们在代码中，可以很简单地在算子后跟着调用setParallelism()方法，来设置当前算子的并行度：

stream.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).setParallelism(2);

这种方式设置的并行度，只针对当前算子有效。

另外，我们也可以直接调用执行环境的setParallelism()方法，全局设定并行度：

env.setParallelism(2);

这样代码中所有算子，默认的并行度就都为2了。我们一般不会在程序中设置全局并行度，因为如果在程序中对全局并行度进行硬编码，会导致无法动态扩容。

这里要注意的是，由于keyBy不是算子，所以无法对keyBy设置并行度。

提交应用时设置

在使用flink run命令提交应用时，可以增加-p参数来指定当前应用程序执行的并行度，它的作用类似于执行环境的全局设置：

bin/flink run –p 2 –c com.atguigu.wc.SocketStreamWordCount ./FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar

如果我们直接在Web UI上提交作业，也可以在对应输入框中直接添加并行度。

package com.atguigu.wc;
 
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
 
/**
 * TODO DataStream实现Wordcount：读socket（无界流）
 *
 * @author
 * @version 1.0
 */
public class WordCountStreamUnboundedDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // TODO 1.创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // IDEA运行时，也可以看到webui，一般用于本地测试
        // 需要引入一个依赖 flink-runtime-web
        // 在idea运行，不指定并行度，默认就是 电脑的 线程数
        // StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
        env.setParallelism(3);
 
        // TODO 2.读取数据： socket
        DataStreamSource<String> socketDS = env.socketTextStream("hadoop102", 7777);
 
        // TODO 3.处理数据: 切换、转换、分组、聚合
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = socketDS
                .flatMap(
                        (String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> {
                            String[] words = value.split(" ");
                            for (String word : words) {
                                out.collect(Tuple2.of(word, 1));
                            }
                        }
                )
                .setParallelism(2)
                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT))
                // .returns(new TypeHint<Tuple2<String, Integer>>() {})
                .keyBy(value -> value.f0)
                .sum(1);
 
        // TODO 4.输出
        sum.print();
 
        // TODO 5.执行
        env.execute();
    }
}
 
/**
 并行度的优先级：
    代码：算子 > 代码：env > 提交时指定 > 配置文件
 */

并行度的优先级

代码：算子 > 代码：env > 提交时指定 > 配置文件