实时计算 Flink版产品使用问题之提交任务时如何设置TaskManager的数量

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实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:flink 1.19.0 版本 任务提交命令中设置TaskManager 个数的参数是哪个?

flink 1.19.0 版本 任务提交命令中设置TaskManager 个数的参数是哪个?



参考答案:

在 Flink 1.19.0 版本中,提交任务时可以通过命令行参数来设置 TaskManager 的数量。你可以使用 -p 或 -D 参数来设置并行度,进而间接控制 TaskManager 的数量。

使用 -p 参数设置并行度

-p 参数用于设置任务的全局并行度,这会影响 TaskManager 的数量,因为 TaskManager 的数量取决于任务的并行度和每个 TaskManager 的槽(slot)数。

flink run -p -c [args]

例如:

flink run -p 10 -c com.example.MainClass my-flink-job.jar

使用 -D 参数设置 TaskManager 数量

如果你想显式指定 TaskManager 的数量,可以使用 -D 参数设置 taskmanager.numberOfTaskSlots 属性。

flink run -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots= -c [args]

例如:

flink run -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=4 -c com.example.MainClass my-flink-job.jar

使用 flink 命令提交任务并指定 TaskManager 数量

flink run -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=4 -p 10 -c com.example.MainClass my-flink-job.jar

在这个示例中:

-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=4 设置每个 TaskManager 的槽数为 4。

-p 10 设置任务的全局并行度为 10。

请注意,具体的 TaskManager 数量会由 Flink 集群管理器(如 Yarn、Kubernetes 或独立模式)根据这些参数来决定。

总结

使用 -p 参数设置任务的全局并行度。

使用 -D 参数设置 TaskManager 的属性,例如 taskmanager.numberOfTaskSlots。

通过合理组合这些参数,可以有效地控制 Flink 集群中 TaskManager 的数量和任务的并行度。



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问题二:flink 1.18 以上的 flink-connector-hbase连接包 那里可以有?

flink 1.18 以上的 flink-connector-hbase连接包 那里可以有?



参考答案:

https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-hbase-base 参考链接



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https://developer.aliyun.com/ask/623569



问题三:flink 1.17.2和哪个flink-cdc版本适配?

flink 1.17.2和哪个flink-cdc版本适配?



参考答案:

3.1.0可以。



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问题四:cep啥时候支持到最新的flink?

cep啥时候支持到最新的flink?



参考答案:

VVR 8.0.8 会在下月上旬发布,那会儿会推一个版本到maven仓库



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https://developer.aliyun.com/ask/660420



问题五:Apache Flink未授权访问上传导致的RCE漏洞,这个漏洞目前方案解决吗?

Apache Flink未授权访问上传导致的RCE漏洞,这个漏洞目前方案解决吗?



参考答案:

针对Apache Flink Web Dashboard存在的未授权访问致远程命令执行漏洞,目前已经解决适用客户

使用 Apache Flink 的用户

新增功能/规格

攻击者可以利用 Apache Flink Web Dashboard 未授权访问致远程命令执行漏洞实现内网渗透和敏感信息获取。请使用 Apache Flink 的用户进行安全自查。



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