【Flink实战】Flink自定义的Source 数据源案例-并行度调整结合WebUI

🚀 作者 ：“大数据小禅”

🚀 文章简介 ：【Flink实战】玩转Flink里面核心的Source Operator实战

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什么是Flink的并行度

• Flink的并行度是指在Flink应用程序中并行执行任务的级别或程度。它决定了任务在Flink集群中的并发执行程度，即任务被划分成多少个并行的子任务。

• 在Flink中，可以通过设置并行度来控制任务的并行执行。并行度是根据数据或计算的特性来确定的，可以根据任务的特点和所需的处理能力进行调优。

• 将一个任务的并行度设置为N意味着将该任务分成N个并行的子任务，这些子任务可以在Flink集群的不同节点上同时执行。Flink会根据配置的并行度自动对任务进行数据切分和任务调度，以实现高效的并行处理。

• 选择合适的并行度需要在平衡性、吞吐量和可伸缩性之间权衡。较高的并行度可以提高任务的处理能力和吞吐量，但也会增加系统的资源需求和管理成本。较低的并行度可能导致资源浪费和性能瓶颈。

• 在设计Flink应用程序时，可以根据任务之间的依赖关系、数据流量、数据分布以及可用的资源来选择合适的并行度。可以通过调整并行度来优化任务的性能，平衡任务的负载，提高整体的处理能力。-

Flink自定义的Source 数据源案例-并行度调整结合WebUI

• 开启webui
  取消掉默认并行度为1，因为默认的并行度是8，也就是8个线程 默认的并行度就是系统的核数
  

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());

• 设置不同的并行度
  Solt的数量就是设置的最大并行度的数量
  
  

public static void main(String[] args) throws Exception {

        //构建执行任务环境以及任务的启动的入口, 存储全局相关的参数
        //StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);
        env.setParallelism(2);

        DataStream<VideoOrder> videoOrderDS =  env.addSource(new VideoOrderSource());

        DataStream<VideoOrder> filterDS = videoOrderDS.filter(new FilterFunction<VideoOrder>() {
            @Override
            public boolean filter(VideoOrder videoOrder) throws Exception {
                return videoOrder.getMoney()>5;
            }
        }).setParallelism(3);

        filterDS.print().setParallelism(4);

        //DataStream需要调用execute,可以取个名称
        env.execute("source job");
    }

数据流中最大的并行度，就是算子链中最大算子的数量，比如source 2个并行度，filter 4个，sink 4个,最大就是4