在 Apache Flink 中,addSource
方法用于添加数据源。并行度是指在 Flink 程序中并行执行任务的度量单位,决定了作业的并行执行能力。对于 addSource
方法,可以设置并行度,以指定从数据源读取数据的并行度。
答案是可以,addSource
的并行度可以大于 1。您可以通过传递适当的并行度参数来设置 addSource
的并行度。这允许您以并行的方式从数据源中读取数据,并实现更高的吞吐量和并行处理能力。
以下是设置 addSource
并行度的示例代码:
DataStreamSource<String> source = env.addSource(new MySource()).setParallelism(2);
在上述示例中,通过 setParallelism
方法将 addSource
的并行度设置为 2。这意味着将使用两个并行任务从数据源中读取数据。
请注意,setParallelism
方法设置的并行度可能会受到 Flink 作业配置的限制,如任务管理器的资源和可用的并行任务插槽数量等。
根据您的具体需求和环境配置,您可以选择适当的并行度来平衡任务的并行性和资源利用率。需要根据数据源的性质、数据量和系统资源来决定最佳的并行度设置。
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