提交作业时配置运行参数，taskmanager个数越多越好，还是slot个数多好

在使用阿里云大数据处理服务，如EMR（Elastic MapReduce）或Flink等组件时，配置作业的运行参数，涉及到TaskManager的数量和每个TaskManager的slot数量，这两个参数的选择并不是简单的“越多越好”，而是需要根据具体的作业特性和资源需求来合理设置。

1. TaskManager个数：TaskManager是执行计算任务的进程。增加TaskManager的数量可以提高并行度，使得更多的任务可以同时运行。这在处理大规模数据集或者需要高并发处理能力的场景下非常有用。但是，过多的TaskManager会增加集群的管理开销，包括网络通信、资源调度等方面的开销，并且可能会导致资源碎片化，降低资源利用率。

2. Slot数量：每个TaskManager包含一定数量的slot，这些slot是用来执行具体任务的单元。一个TaskManager上的所有slot共享该TaskManager的内存和CPU资源。增加每个TaskManager的slot数量意味着单个TaskManager可以同时处理更多任务，但这也意味着分配给每个任务的资源（如内存和CPU）会减少。如果任务对资源需求较高，过少的资源可能导致任务失败或性能下降。

因此，理想的配置应该是在满足作业资源需求的前提下，达到资源利用与并行效率的最佳平衡。一般建议：

• 评估作业需求：首先了解你的作业特性，包括数据量大小、计算密集程度、内存需求等。
• 避免资源浪费：确保每个slot的资源配置能够满足大多数任务的基本需求，避免因资源不足导致的任务频繁失败。
• 优化并行度：合理设置TaskManager的数量和每个TaskManager的slot数量，以达到较高的并行处理能力和资源利用率。通常，可以通过实验和监控实际运行情况来逐步调整，找到最优配置。
• 考虑扩展性：在设计配置时，也要考虑到未来数据量增长或作业复杂度提升的可能性，保持一定的扩展性。

综上所述，没有绝对的“越多越好”，关键在于根据实际情况做出权衡和优化。