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【Flink】Flink SQL

一、Flink 架构

Flink 架构 | Apache Flink

二、设置TaskManager、Slot和Parallelism

在Apache Flink中,设置TaskManager、Slot和Parallelism是配置Flink集群性能和资源利用的关键步骤。以下是关于如何设置这些参数的详细指南:

**1. **TaskManager 设置

TaskManager是Flink集群中负责执行作业的节点。关于TaskManager的设置,主要关注其数量和资源分配。

  1. TaskManager数量:根据集群规模和作业需求确定TaskManager的数量。例如,如果集群资源充足且作业并发度高,可以增加TaskManager的数量以提高处理能力。
  2. 资源分配:为每个TaskManager分配适当的内存和CPU资源。这取决于集群的硬件配置和作业的资源需求。确保为TaskManager分配足够的资源以确保作业可以高效运行。

**2. **Slot 设置

Slot是TaskManager上用于执行作业的资源单元。一个Slot可以并行运行一个作业的子任务。

  1. Slot数量:每个TaskManager上的Slot数量决定了该TaskManager可以并行运行的作业子任务数。Slot数量通常根据TaskManager的内存和CPU资源来确定。例如,如果TaskManager有2GB内存和1个CPU核心,并且每个Slot需要1GB内存和0.5个CPU核心,则该TaskManager可以设置2个Slot。
  2. 资源分配:每个Slot会分配到一定的内存和CPU资源。这些资源应该根据作业的需求和TaskManager的总资源进行合理分配。

**3. **Parallelism 设置

Parallelism决定了Flink作业的并行度,即作业可以并行执行的程度。

  1. 默认并行度:在Flink配置文件中,可以指定默认并行度(parallelism.default)。如果作业没有指定并行度,则使用默认并行度。
  2. 作业级并行度:在提交作业时,可以通过命令行参数(-p)或编程API(env.setParallelism())为整个作业设置并行度。这将作为作业的默认并行度,但可以被单个算子的并行度设置覆盖。
  3. 算子级并行度:在Flink程序中,可以为每个算子单独设置并行度。这可以通过在算子链的末尾调用setParallelism()方法来实现。算子级并行度的优先级高于作业级并行度和默认并行度。

**4. **总结

  • 设置TaskManager的数量和资源分配以适应集群规模和作业需求。
  • 根据TaskManager的资源为每个TaskManager设置适当的Slot数量。
  • 根据作业的需求和集群的资源设置作业的默认并行度、作业级并行度和算子级并行度。

5**. **阿里云 实时计算Flink版 参数示例


三、Flink SQL性能调优与配置

在使用Flink SQL进行数据处理时,性能调优是确保系统高效运行的关键。以下是一些常见的调优配置和策略,它们可以帮助您优化Flink SQL作业的性能。

1. 微批处理(Mini-Batch)

Flink SQL支持微批处理,通过组合多个小批次来减少任务调度的开销。当启用微批处理时,Flink会尝试将多个小批次合并成一个较大的批次进行处理。

# 启用微批处理 
table.exec.mini-batch.enabled: 'true' 
# 设置允许的最大延迟时间,超过该时间将不再等待更多数据而直接发送当前批次 
table.exec.mini-batch.allow-latency: 2s

2. 算子链优化(Operator Chaining)

算子链优化是一种减少任务间数据传输开销的策略。通过将多个算子链接在一起,可以减少序列化和反序列化的开销,并提高数据传输的效率。

# 默认情况下,Flink会尝试自动进行算子链优化 
# 如果需要禁用此功能,可以设置为false 
pipeline.operator-chaining: 'false'

注意:通常建议保持算子链优化开启('true'),以获得更好的性能。

3. Hash Shuffle

在Flink中,Keyed Streams使用hash shuffle策略将数据分发到下游的并行任务。这有助于确保具有相同key的数据被发送到同一个下游任务,从而进行高效的聚合或连接操作。

对于Flink SQL中的sink,如果其接受的是Keyed Stream,并且需要确保数据的顺序性,可以使用

FORCE

关键字来强制使用hash shuffle。

# 强制使用hash shuffle 
table.exec.sink.keyed-shuffle: FORCE

注意:在Flink SQL中,您通常不需要手动配置这个参数,因为Flink会根据作业的特性和需求自动选择合适的shuffle策略。

4. Hash Join

Hash Join是一种基于哈希表的连接算法,适用于等值连接场景。它通过将一个表的数据加载到哈希表中,然后扫描另一个表并与哈希表中的数据进行比较来实现连接。

在Flink SQL中,可以使用Hint(提示)来建议优化器使用Hash Join。但是,请注意,这只是一个建议,优化器可能会根据实际情况选择其他连接策略。

SELECT /*+ SHUFFLE_HASH(t1,t2) */ * FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.key = t2.key

5. 设置Sink的并行度

Sink的并行度决定了数据写入外部系统时的并行度。可以根据外部系统的性能和Flink作业的需求来设置合适的并行度。

在Flink SQL中,可以通过DDL语句或API来设置Sink的并行度。以下是一个示例DDL语句:

CREATE TABLE sink_table ( 
... -- 定义表结构 
) WITH ( 
... -- 其他配置选项 
'sink.parallelism' = '4' -- 设置并行度为4 
);

或者,在Flink作业提交时通过API来动态设置Sink的并行度。

标签: flink 大数据

本文转载自: https://blog.csdn.net/ma969070578/article/details/139918199
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