Flink并行度

本文主要是介绍Flink并行度，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1、Task

flink中每个算子就是一个Task，比如flatMap、map、sum是一个Task。

2、SubTask

算子有几个并行度SubTask的数量就是几，比如

3、算子并行度

算子并行度指的是每个算子的并行度，可用env.setParallelism(1);设置所有算子的并行度，也可以对每个算子单独设置，通过降数据流划分为多个并行的算子实例（SubTask）可实现数据的并行处理。

一个Job的并行度是算子并行度的最大值，比如一个Job中有map算子并行度是2、filter算子并行度是4，则任务并行度就是4。

总结：Flink中，每一个算子都可以成为一个独立任务(task)。

这篇关于Flink并行度的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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