我在 Flink 中有一个流,它从源发送多维数据集,对多维数据集进行转换(将多维数据集中的每个元素加 1),然后最后将其发送到下游以打印每秒的吞吐量。
该流在 4 个线程上并行化。
如果我理解正确,该windowAll
运算符是一个非并行转换,因此应该将并行化缩减回 1,并通过将它与 一起使用TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1))
,将最近一秒内所有并行化子任务的吞吐量相加并打印出来。我不确定我是否得到正确的输出,因为每秒的吞吐量是这样打印的:
1> 25
2> 226
3> 354
4> 372
1> 382
2> 403
3> 363
...
问题:流式打印机是打印每个线程(1、2、3 和 4)的吞吐量,还是仅选择线程 3 打印所有子任务的吞吐量总和?
当我一开始将环境的并行度设置为 1 时,env.setParallelism(1)
在吞吐量之前我没有得到“x>”,但我似乎得到了与设置为 4 时相同(甚至更好)的吞吐量。就像这个:
45
429
499
505
1
503
524
530
...
这是该程序的代码片段:
imports...
public class StreamingCase {
public static void main(String[] args) throws Exception {
int parallelism = 4;
final StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
env.setParallelism(parallelism);
DataStream<Cube> start = env
.addSource(new CubeSource());
DataStream<Cube> adder = start
.map(new MapFunction<Cube, Cube>() {
@Override
public Cube map(Cube cube) throws Exception {
return cube.cubeAdd(1);
}
});
DataStream<Integer> throughput = ((SingleOutputStreamOperator<Cube>) adder)
.windowAll(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1)))
.apply(new AllWindowFunction<Cube, Integer, TimeWindow>() {
@Override
public void apply(TimeWindow tw,
Iterable<Cube> values,
Collector<Integer> out) throws Exception {
int sum = 0;
for (Cube c : values)
sum++;
out.collect(sum);
}
});
throughput.print();
env.execute("Cube Stream of Sweetness");
}
}