问题一:flink每个slot对应一个并行度吗?
flink每个slot对应一个并行度吗?slot 和 并行度 总是搞不清楚。运行flink服务的机器就是一个worker 每个worker都有一个taskmanager 每个taskmanager又有许多slot 通过-s指定 slot是计算资源运行着一个SubTask 一个SubTask就是某个算子的一个并行度 是这么理解吗?
参考回答:
我个人觉得可以这么理解。不过相同job的不同task也可以共享slot资源,这个slot只是个逻辑概念并且只切分内存。每个tm的slot数你可以指定啊,job并行度=slot数 * container,因为不同task可以共享一个slot。
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问题二:flink metric 如何获取yarn applicationId?
flink metric 如何获取yarn applicationId?
参考回答:
1.使用 YARN ApplicationStatus:
// 获取 MetricQueryService 对象
MetricQueryService metricQueryService = ...; // 通过 Flink 的 MetricQueryService 实例获取
// 获取 YARN Application ID
ApplicationId yarnApplicationId = metricQueryService.getApplicationStatus().getYarnApplicationId();
- 使用 YARN ApplicationMaster 的环境变量:
String yarnApplicationId = ParameterTool.fromSystemEnvironment().get("APPLICATION_ID");
By chatGPT
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问题三:这个问题导致flink挂掉 谁遇到过没?
这个问题导致flink挂掉 谁遇到过没?
参考回答:
网络原因吧。
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问题四:Flink 语句有啥方法不写字段能直接拥有源表的所有字段?
Flink 语句有啥方法不写字段能直接拥有源表的所有字段?
参考回答:
写个静态方法 解析源数据结构拼接出来。
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问题五:flinkSQL 读kafka写hudi表 写入巨慢,有遇到过的没?
flinkSQL 读kafka写hudi表 写入巨慢,有遇到过的没?
参考回答:
Flink SQL读写Kafka和Hudi表的速度主要取决于以下几个因素:
- Kafka的数据量:如果Kafka的主题中有大量的消息,那么读取速度就会受到限制。
- Flink的任务并行度:如果你的任务并行度设置得较低,那么处理数据的速度也会较慢。
- Hudi表的存储结构:Hudi表的数据存储结构也会影响写入速度,例如,如果Hudi表的数据存储在HDFS上,那么写入速度就会受到网络带宽的限制。
- Flink的内存配置:Flink的内存配置也会影响任务的处理速度,例如,如果Flink的JVM堆内存设置得较小,那么在处理大量数据时可能会导致OOM错误。
- Flink的I/O配置:Flink的I/O配置也会影响任务的处理速度,例如,如果Flink的I/O缓冲区大小设置得较小,那么在处理大量数据时可能会导致I/O阻塞。
你可以根据以上的因素进行检查和调整,以提高Flink SQL读写Kafka和Hudi表的速度。
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