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

bw_mem：测试内存带宽。bw_mem是lmbench套件中的一个工具，用于测试内存带宽。以下是bw_mem的使用选项：-P<parallelism>：指定并行度，即同时进行读写操作的线程数，默认为1。-W<warmups>：指定预热时间，即测试前先进行一段时间的数据填充以缓存命中率达到稳定状态，避免影响测试结

Time的分类(时间语义)EventTime:事件(数据)时间,是事件/数据真真正正发生时/产生时的时间IngestionTime:摄入时间,是事件/数据到达流处理系统的时间ProcessingTime:处理时间,是事件/数据被处理/计算时的系统的时间EventTime 一个订单数据，支付数据的事件时间是11点59分（发

Flink普通API之Source使用全解析一、引言在Flink的流式计算世界里，Source作为数据的源头起着至关重要的作用。它能够为Flink任务提供数据输入，无论是批处理还是流处理场景，合适的Source选择与使用都能让数据处理流程顺利开启。本文将深入探讨Flink中Source的相关知识，包括预定

点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！目前已经更新到了：Hadoop（已更完）HDFS（已更完）MapReduce（已更完）Hive（已更完）Flume（已更完）Sqoop（已更完）Zookeeper（已更完）HBase（已更完）Redis（已更完）Kafka（已更完）Spark（已更完）Flink（正在更新！）章节内容上节我们完成了如下的内容：ManageOperatorStateStateBackendCheckpoint

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Flink官网地址：作业调度|ApacheFlink作业调度 #这篇文档简要描述了Flink怎样调度作业,怎样在JobManager里描述和追踪作业状态调度 #Flink通过 TaskSlots 来定义执行资源。每个TaskManager有一到多个taskslot，每个taskslot可以运行一条由多个并行task

Flink基础实时计算与离线计算的区别1、根据处理时间实时计算数据实时处理，结果实时存储离线计算数据延迟处理，N+12.根据处理方式实时计算流式处理：一次处理一条或少量，状态小离线计算批量处理：处理大量数据，处理完返回结果实时计算是一种持续、低时延、事件触发的计算任务离线

1）概述1.执行配置StreamExecutionEnvironment包含了ExecutionConfig，它允许在运行时设置作业特定的配置值。StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();ExecutionConfigexecutionConfig=env.getConfig();以下是可用

如何确定Flink任务的合理并行度? Flink任务如何实现端到端一致? Flink如何处理背(反)压? Flink解决数据延迟的问题 Flink消费kafka分区的数据时flink件务并行度之间的关系 使用flink-client消费kafka数据还是使用flink-connector消费 如何动态修改Flink的配置，前提

1.简述Spark运行时并行度的设置？在Spark中，“并行度”（Parallelism）通常指的是作业中同时执行的任务数量。这个数量决定了在任何给定时间可以有多少任务并发运行，进而影响作业的执行效率和资源利用。以下是设置Spark运行时并行度的一些关键点：默认并行度：如果没有明确设置，Spa

consturls=["url1","url2",...,"url100"];constmaxConcurrentNum=10;//最大并发数//数组分块，chunk表示每批次数量，返回数组二维数组functionchunk(arr,chunk){letresult=[];for(leti=0,len=arr.length;i<len;i+=chunk

在使用StarCCM+进行批处理计算时，如果您希望指定无限制的并行度（即使用所有可用的计算资源），可以通过修改批处理脚本来实现。以下是一个简化的批处理脚本示例，它设置了无限制的并行度：bash#!/bin/bash#设置StarCCM+的环境变量exportSTARCCM_ROOT=/path/to/starccm_direxportSTARCCM

Flink中的每一个操作算子称为一个Task（任务），算子的每个具体实例则称为SubTask（子任务），SubTask是Flink中最小的处理单元，多个SubTask可能在不同的机器上执行。一个TaskManager进程包含一个或多个执行线程，用于执行SubTask。TaskManager中的一个TaskSlot对应一个执行线程，一个执行线程可

HiveOnSpark调优本篇博客将从hiveonspark的SQL层面，来对任务做一些优化。下面的优化，从这几个方面来讲：Group、Join、并行度、小文件。Group、Join$\color{ForestGreen}{小提示：}$Group和Join的不同之处在于：Group需要ReduceJoin可以没有Reduce其实无论是Group还是Joi

算子调优之使用repartition解决SparkSQL低并行度的性能问题并行度：之前说过，并行度是自己可以调节，或者说是设置的。1、spark.default.parallelism2、textFile()，传入第二个参数，指定partition数量（比较少用）咱们的项目代码中，没有设置并行度，实际上，在生产环境中，是最好自己设置

spark并行度推荐全局并行度；集群中的并行度设置为cpu总核心的2~10倍；规划并行度，只看集群总cpu核数5.spark的任务调度sparkde任务，由driver进行调度，这个工作包含：逻辑DAG产生、分区DAg产生、task划分、将task分配给executor并监控其工作DAG调度器：讲逻辑的dAG图进行处理，最终得到逻辑上

文章目录Flink系列文章一、执行配置二、程序打包和分布式运行1、打包程序2、总结三、并行执行1、设置并行度1）、算子层次2）、执行环境层次3）、客户端层次4）、系统层次2、设置最大并行度本文介绍了Flink的管理执行的三个内容，即执行配置、打包和分布式运行以及并行执行（设置并行度的几

在SpringKafka中，spring.kafka.listener.concurrency是一个配置属性，用于设置Kafka消息监听器容器的并发消费者数量。它指定了每个主题分区的并发消费者线程数量。具体来说，可以通过以下方式配置spring.kafka.listener.concurrency属性：在SpringBoot应用程序的application.p

1、时间定义、事件时间和处理时间https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/docs/dev/table/concepts/time_attributes/#defining-in-ddl-12、自定义函数https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/docs/dev/table/functions/udfs