flink中startNewChain() 的详解

在 Apache Flink 中,startNewChain() 是一个与算子链(operator chaining)相关的方法。与 disableChaining() 类似,它允许开发者控制算子链的创建方式,但 startNewChain() 的作用是从当前算子开始创建一个新的算子链,而不是完全禁止链式合并。

1. 作用

startNewChain() 的主要作用是从当前算子开始强制开启一个新的算子链 。Flink 默认会将多个连续的算子自动链在一起作为一个任务运行,以减少开销和提高性能。但通过 startNewChain(),你可以控制从某个算子开始,停止将前面的算子与它合并,并从它开始创建一个新的链。

  • 创建新的算子链:该算子将作为一个新的链的起点,不会与前面的算子链合并。
  • 更灵活的任务分配:在需要调整任务的执行结构时,可以通过这种方式将某些算子分离开来。
  • 部分链式执行 :与 disableChaining() 不同,startNewChain() 不会禁止后续算子与当前算子进行链式合并,只是从当前算子开始断开前面的链。

2. 使用场景

  • 优化任务调度:通过为某些算子开启新的链,开发者可以更灵活地优化任务调度结构,确保关键任务能够得到独立执行。
  • 资源管理与性能优化 :当某个算子需要独立分配资源或需要特别的调度策略时,可以使用 startNewChain() 确保它作为新的起点,不与前面的算子共享资源。
  • 部分调试与监控:通过将算子从前面的链分离开来,可以针对特定的任务链进行监控和调试。
  • 算子分离 :如果某些算子需要隔离以避免性能瓶颈或资源竞争问题,可以通过 startNewChain() 将它们从已有的算子链中分离出来。

3. 代码示例

java 复制代码
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;

public class StartNewChainExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建数据流
        DataStream<String> stream = env.fromElements("one", "two", "three", "four");

        // 第一个 map 操作:默认算子链合并
        stream.map(value -> {
                    System.out.println("Map 1: " + value);
                    return value.toUpperCase();
                })
                // 从这里开始一个新的算子链
                .startNewChain()
                .map(value -> {
                    System.out.println("Map 2 (new chain): " + value);
                    return "Processed: " + value;
                })
                .filter(value -> value.startsWith("P"));

        // 执行作业
        env.execute("Start New Chain Example");
    }
}

4. 效果

  • 新的链式执行起点 :在上述代码中,stream.map(value -> value.toUpperCase()) 和它前面的部分属于默认的算子链,而通过 startNewChain()map(value -> "Processed: " + value) 开始了一个新的算子链,断开了与前面部分的链式合并。

  • 任务拆分 :Flink 在调度时会识别从 startNewChain() 开始的算子,并将它作为一个新任务的起点。这样,map 和后续的 filter 可能会被放在一个新的 slot 或独立执行,不再与前面的算子链共享同一个任务资源。

  • 优化资源调度:由于从当前算子开启了新的链,Flink 在分配任务槽时将会为新的链分配不同的资源,从而提高调度灵活性。这对于具有复杂计算逻辑的算子来说非常有用,可以避免其资源消耗影响到前后的算子。

  • 调试与监控方便:通过将算子链分隔开来,监控和分析特定算子的执行性能变得更加简单,开发者可以清楚地看到每个链的资源消耗和执行情况。

总结

startNewChain() 是一个强大的工具,允许开发者精确控制 Flink 作业中的算子链划分。它不会完全禁用链式合并,但允许从某个算子开始独立形成新链,这对任务调度优化、资源分配和调试分析有着重要作用。与 disableChaining() 不同,它保留了对后续算子链的优化潜力,但更灵活地打破了默认的算子链合并策略。

相关推荐
计算机编程-吉哥2 小时前
大数据毕业设计-基于大数据的NBA美国职业篮球联赛数据分析可视化系统(高分计算机毕业设计选题·定制开发·真正大数据·机器学习毕业设计)
大数据·毕业设计·计算机毕业设计选题·机器学习毕业设计·大数据毕业设计·大数据毕业设计选题推荐·大数据毕设项目
计算机编程-吉哥2 小时前
大数据毕业设计-基于大数据的BOSS直聘岗位招聘数据可视化分析系统(高分计算机毕业设计选题·定制开发·真正大数据·机器学习毕业设计)
大数据·毕业设计·计算机毕业设计选题·机器学习毕业设计·大数据毕业设计·大数据毕业设计选题推荐·大数据毕设项目
RunningShare4 小时前
从“国庆景区人山人海”看大数据处理中的“数据倾斜”难题
大数据·flink
Hello.Reader5 小时前
Flink 执行模式在 STREAMING 与 BATCH 之间做出正确选择
大数据·flink·batch
文火冰糖的硅基工坊7 小时前
《投资-99》价值投资者的认知升级与交易规则重构 - 什么是周期性股票?有哪些周期性股票?不同周期性股票的周期多少?周期性股票的买入和卖出的特点?
大数据·人工智能·重构·架构·投资·投机
Elastic 中国社区官方博客7 小时前
Elasticsearch:使用推理端点及语义搜索演示
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·全文检索
数据智能老司机8 小时前
数据工程设计模式——冷热数据存储
大数据·设计模式·架构
Hello.Reader11 小时前
Flink 连接器与格式thin/uber 制品、打包策略与上线清单
大数据·flink
隐语SecretFlow11 小时前
【隐私计算科普】如何实现可证明安全?
大数据·开源·边缘计算
lisw0512 小时前
AIoT(人工智能物联网):融合范式下的技术演进、系统架构与产业变革
大数据·人工智能·物联网·机器学习·软件工程