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

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*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。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/630103



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



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

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。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/657792



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



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

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。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/639656

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
|
13天前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
50 0
|
3天前
|
数据可视化 大数据 数据处理
评测报告:实时计算Flink版产品体验
实时计算Flink版提供了丰富的文档和产品引导,帮助初学者快速上手。其强大的实时数据处理能力和多数据源支持,满足了大部分业务需求。但在高级功能、性能优化和用户界面方面仍有改进空间。建议增加更多自定义处理函数、数据可视化工具,并优化用户界面,增强社区互动,以提升整体用户体验和竞争力。
|
6天前
|
运维 数据处理 Apache
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
|
14天前
|
Java Shell Maven
Flink-11 Flink Java 3分钟上手 打包Flink 提交任务至服务器执行 JobSubmit Maven打包Ja配置 maven-shade-plugin
Flink-11 Flink Java 3分钟上手 打包Flink 提交任务至服务器执行 JobSubmit Maven打包Ja配置 maven-shade-plugin
54 4
|
12天前
|
SQL 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评
在使用多种Flink实时计算产品后,我发现Flink凭借其流批一体的优势,在实时数据处理领域表现出色。它不仅支持复杂的窗口机制与事件时间处理,还具备高效的数据吞吐能力和精准的状态管理,确保数据处理既快又准。此外,Flink提供了多样化的编程接口和运维工具,简化了开发流程,但在界面友好度上还有提升空间。针对企业级应用,Flink展现了高可用性和安全性,不过价格因素可能影响小型企业的采纳决策。未来可进一步优化文档和自动化调优工具,以提升用户体验。
62 0
|
13天前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
大数据-128 - Flink 并行度设置 细节详解 全局、作业、算子、Slot
大数据-128 - Flink 并行度设置 细节详解 全局、作业、算子、Slot
57 0
|
13天前
|
资源调度 分布式计算 大数据
大数据-111 Flink 安装部署 YARN部署模式 FlinkYARN模式申请资源、提交任务
大数据-111 Flink 安装部署 YARN部署模式 FlinkYARN模式申请资源、提交任务
40 0
|
1月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
3月前
|
存储 监控 大数据
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
本文整理自 Flink Forward Asia 2023 中闭门会的分享。主要分享实时计算在各行业的应用实践,对回归实时计算的重点场景进行介绍以及企业如何使用实时计算技术,并且提供一些在技术架构上的参考建议。
779 7
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
|
2月前
|
SQL 消息中间件 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之如何在EMR-Flink的Flink SOL中针对source表单独设置并行度
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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版