flink算子的并行度设置方法

#flink算子的并行度设置方法

并行度（Parallelism）是flink中一个非常重要的概念，它主要是指一个算子可以被分的子任务数，通常越高就意味着算子计算速度越快。

如上图所示，map()算子的并行度为2，window()算子的并行度也为2，也可以说整个数据流的并行度就是2。并行度的设置方式有很多，可以总结为以下四种：

1.在算子操作后设置（优先级最高）

在我们设计一系列算子时，我们可以在算子后调用 setParallelism()方法，它只能决定当前算子的并行度，其他算子不受影响。

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

此时map算子的并行度为2，它的并行度不受后三种配置方法的影响。

2.在创建执行环境后设置（优先级仅低于第一种设置方法）

在每次编写flink代码时，都需要先创建执行环境。在创建完执行环境后就可以进行一系列的设置，其中就包括并行度设置，示例代码如下：

StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(2);

这种方式是全局并行度设置，一般不是很推荐，原因在于如果直接将所有算子都设置相同的并行度，会导致无法动态扩容，所有设置都硬编码在程序中不是一个好的选择。

3.在提交任务时设置（优先级低于方法1和方法2）

在提交任务时，一般可以设置一些必要的参数，其中-p选项可以设置全局并行度，方法如下：

bin/flink run –p 4 –c com.flink.MyStreamWordCount ./LearnFlink-1.0-SNAPSHOT.jar

这里将全局并行度设置为4，这种方法也可以在Web UI中使用。如下图所示：

4.直接使用集群的默认并行度（优先级最低）

在集群配置文件conf/flink-conf.yaml 中直接更改默认并行度：

parallelism.default: 2

这个设置对于整个集群上提交的所有作业有效，初始值为 1。只有当前三中配置都不存在时，才会采用该配置。如果该配置文件不存在，就会默认将cpu的核心数作为默认并行度。

总结：

四种配置方式优先级如下：

算子操作后设置 > 创建执行环境后设置 > 提交任务时设置 > 使用集群的默认并行度