大数据培训课程Flink运行架构之Worker与Slots

发布时间:2020年05月25日作者:atguigu浏览次数:1,205

Worker与Slots

每一个worker(TaskManager)是一个JVM进程,它可能会在独立的线程上执行一个或多个subtask。为了控制一个worker能接收多少个task,worker通过task slot来进行控制(一个worker至少有一个task slot)。·

每个task slot表示TaskManager拥有资源的一个固定大小的子集。假如一个TaskManager有三个slot,那么它会将其管理的内存分成三份给各个slot。资源slot化意味着一个subtask将不需要跟来自其他job的subtask竞争被管理的内存,取而代之的是它将拥有一定数量的内存储备。需要注意的是,这里不会涉及到CPU的隔离,slot目前仅仅用来隔离task的受管理的内存。

通过调整task slot的数量,允许用户定义subtask之间如何互相隔离。如果一个TaskManager一个slot,那将意味着每个task group运行在独立的JVM中(该JVM可能是通过一个特定的容器启动的),而一个TaskManager多个slot意味着更多的subtask可以共享同一个JVM。而在同一个JVM进程中的task将共享TCP连接(基于多路复用)和心跳消息。它们也可能共享数据集和数据结构,因此这减少了每个task的负载。

大数据培训课程

图 TaskManager与Slot

Task Slot是静态的概念,是指TaskManager具有的并发执行能力,可以通过参数taskmanager.numberOfTaskSlots进行配置,而并行度parallelism是动态概念,即TaskManager运行程序时实际使用的并发能力,可以通过参数parallelism.default进行配置。

也就是说,假设一共有3个TaskManager,每一个TaskManager中的分配3个TaskSlot,也就是每个TaskManager可以接收3个task,一共9个TaskSlot,如果我们设置parallelism.default=1,即运行程序默认的并行度为1,9个TaskSlot只用了1个,有8个空闲,因此,设置合适的并行度才能提高效率。

大数据培训课程
大数据培训课程

想要了解跟多关于大数据培训课程内容欢迎关注尚硅谷大数据培训,尚硅谷除了这些技术文章外还有免费的高质量大数据培训课程视频供广大学员下载学习


上一篇:
下一篇:
相关课程

java培训 大数据培训 前端培训

关于尚硅谷
教育理念
名师团队
学员心声
资源下载
视频下载
资料下载
工具下载
加入我们
招聘岗位
岗位介绍
招贤纳师
联系我们
全国统一咨询电话:010-56253825
地址:北京市昌平区宏福科技园2号楼3层(北京校区)

深圳市宝安区西部硅谷大厦B座C区一层(深圳校区)

上海市松江区谷阳北路166号大江商厦3层(上海校区)

武汉市东湖高新开发区东湖网谷(武汉校区)

西安市雁塔区和发智能大厦B座3层(西安校区)

成都市成华区北辰星拱青创园综合楼3层(成都校区)