问题现象 当Key数量较少时，Flink流执行KeyBy()，并且设置的并行度setParallelism()不唯一时，会出现分到不同task上的key数量不均匀的情况，即： 某些subtask没有分到数据，但是某些subtask分到了较多的key对应的数据 Key数量较大时，不容易出现这类不均匀的情况。 原因分析 在多并行度配置
前言 先说结论，没兴趣了解原因的可以只看此处的结论 CompletableFuture是否使用默认线程池的依据，和机器的CPU核心数有关。当CPU核心数-1大于1时，才会使用默认的线程池，否则将会为每个CompletableFuture的任务创建一个新线程去执行。 即，CompletableFuture的默认线程池，只有在双核以上的
flink学习过程中遇到The parallelism of non parallel operator must be 1问题 Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: The parallelism of non parallel operator must be 1. at org.apache.flink.util.Preconditions.checkArgument(Precond
Transformation在Flink中被称为数据转换，Transformation面向Flink内核，DataStream面向开发者。 Transformation有两大类，物理Transformation和虚拟Transformation Transformation是顶层的抽象，在所有物理的Transformation都是继承PhysicalTransformation 其他的类型的Transformation
Flink中任务的并发：slot和parallelism 1 任务的执行流程 Flink有三大组件：client、JobManager、TaskManager。client将用户提交的任务解析成执行流程图，然后提交给JobManager，JobManager收到任务执行流程图后，进行并行化，JobManager再申请TaskManager资源，将具体的任务交给TaskManag
一. 前言 官方提供了获取执行计划的WEB页面. 入口 : https://flink.apache.org/visualizer/ 二. 使用 2.1. 获取执行计划json字符串. 获取执行计划的json字符串很简单. 就是在代码里面加一个输出就行了. System.out.println(env.getExecutionPlan()); 在这里插入图片描述
Introduction to Parallel Programming 并行程序设计导论 Parallel programming should be used any time you have a fair amount of computation work that can be split up into independent chunks. Parallel programming increases the CPU usage temporarily to improv
文章目录what Parallelism Slot ?Slot 和 Parallelism 的关系1.Slot 是指 TaskManager 最大能并发执行的能力2.parallelism 是指 TaskManager 实际使用的并发能力总结 what Parallelism Slot ? parallelism 是并行的意思 slot 槽位的意思 先来看一张Flink官网中一张经典图
如果这不是主题,请道歉 – 它涉及在Ubuntu系统上并行运行I / O重的Perl / Java脚本的相对效率. 我编写了两个简单版本的文件复制脚本(Perl和Java) – 见下文.当我在15GB文件上运行脚本时,每个运行Ubuntu Server 12.04(perl 2m10s,java 2m27s)的48核机器上的时间相似. 但是,当我并行
我在共享集群上工作.我已经看到人们在这个集群上运行并行化的c代码,当我使用top来查看正在运行的进程时,会显示正在使用(例如)400％的CPU,因为他们对单个实例使用了四个处理器他们的代码. 现在有人正在运行(我听到的)一个并行化的Python代码.但是,不是顶部显示Python代码使用400％的CPU
简介 Flink运行时主要角色有两个：JobManager和TaskManager，无论是standalone集群，flink on yarn都是要启动这两个角色。JobManager主要是负责接受客户端的job，调度job，协调checkpoint等。TaskManager执行具体的Task。TaskManager为了对资源进行隔离和增加允许的tas
原文链接：http://www.cnblogs.com/GaryFeng/archive/2010/07/19/1780606.html Thread-Local Variables 首先我们来看下线程局部变量，是的我们也许一直在想我们如何去定义一个线程局部变量呢。先看段顺序执行的代码： view source print? 01.[TestMetho
本教程中，我们将会学习如何使用DataParallel来使用多个GPU。 使用PyTorch来使用GPU非常容易，你可以直接把模型放到GPU上： ## 这里是为了举例，正常使用前应检查cuda可用性 device = torch.device("cuda:0") net.to(device) 然后，你可以将所有的张量转移到GPU上： mytensor = my_ten
并发是宏观概念，我分别有任务 A 和任务 B，在一段时间内通过任务间的切换完成了这两个任务，这种情况就可以称之为并发。 并行是微观概念，假设 CPU 中存在两个核心，那么我就可以同时完成任务 A、B。同时完成多个任务的情况就可以称之为并行
