【Flink】并行度的设置

并行度的设置

在Flink中，可以用不同的方法来设置并行度，它们的有效范围和优先级别也是不同的

（1）代码中设置
我们在代码中，可以很简单地在算子后跟着调用setParallelism()方法，来设置当前算子的并行度：

stream.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).setParallelism(2);

这种方式设置的并行度，只针对当前算子有效。

另外，我们也可以直接调用执行环境的setParallelism()方法，全局设定并行度：

env.setParallelism(2);

这样代码中所有算子，默认的并行度就都为2了。我们一般不会在程序中设置全局并行度，因为如果在程序中对全局并行度进行硬编码，会导致无法动态扩容。

这里要注意的是，由于keyBy不是算子，所以无法对keyBy设置并行度。

（2）提交应用时设置

在使用 flink run 命令提交应用时，可以增加 -p 参数来指定当前应用程序执行的并行度，它的作用类似于执行环境的全局设置：

bin/flink run –p 2 –c com.atguigu.wc.SocketStreamWordCount 
./FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar

如果我们直接在Web UI上提交作业，也可以在对应输入框中直接添加并行度。

将代码打包，上传运行

bin/flink run -m master:8081 -p 2 -c SocketStreamWordCount /root/FlinkTutorial-1.17-1.0-SNAPSHOT.jar

可以看到代码优先级要大于提交时候指定的参数

（3）配置文件中设置

我们还可以直接在集群的配置文件flink-conf.yaml中直接更改默认并行度：

parallelism.default: 2

这个设置对于整个集群上提交的所有作业有效，初始值为 1 。无论在代码中设置、还是提交时的-p参数，都不是必须的；所以在没有指定并行度的时候，就会采用配置文件中的集群默认并行度。在开发环境中，没有配置文件，默认并行度就是当前机器的线程数。

优先级：

算子 > env > 提交时指定 > 配置文件