当前位置: 首页 > news >正文

Flink框架:算子链的介绍

本文重点

在Flink中,算子链(Operator Chain)是一种优化技术,用于将多个算子连接在一起形成一个链式结构,以减少数据序列化和网络传输开销,提高整体的处理性能。

流的两种传输模式

数据在算子之间的传输模式有两种:一对一(one-to-one)的直通 (forwarding)模式和重分区(redistributing)模式。

一对一

一对一模式下,数据流维护着分区以及元素的顺序,也就是说同一分区的数据只会进入到下游算子的同一分区。如图所示,source算子和map算子之间就是一对一的关系。map算子的子任务输出数据以及顺序和source算子的子任务输出的数据以及顺序是完全一致的,从而保证着“一对一”的关系。map、filter、flatMap 等算子都是这种 one-to-one 的对应关系。

要想满足一对一,首要前提是两个算子间的并行度要是一样的。

重分区

重分区模式下,数据流的分区会发生改变,上游的数据会进入到下游的不同分区中。如图所示map() 和 keyBy/window 之间,以及 keyBy/window 和 Sink 之间就是重分区关系。每个算子子任务也会根据不同的 transfor

http://www.xdnf.cn/news/1350037.html

相关文章:

  • iview admin 使用mock.js模拟数据
  • 01_Python的in运算符判断列表等是否包含特定元素
  • C语言初学者笔记【动态内存管理】
  • 深入探讨集成学习:Bagging与Boosting的核心原理与实践
  • 自然语言处理——05 Transformer架构和手写实现
  • 复杂街景误检率↓79%!陌讯动态融合算法在街道垃圾识别的边缘计算优化​​
  • Mysql之binlog日志说明及利用binlog日志恢复数据操作记录
  • 链表漫游指南:C++ 指针操作的艺术与实践
  • 蓝牙链路层状态机精解:从待机到连接的状态跃迁与功耗控制
  • 【大语言模型 15】因果掩码与注意力掩码实现:深度学习中的信息流控制艺术
  • Python本源诗话(我DeepSeek)
  • 企业视频库管理高效策略
  • 大数据接口 - 企业风险报告(专业版)API接口文档
  • 使用springboot开发-AI智能体平台管理系统,统一管理各个平台的智能体并让智能体和AI语音设备通信,做一个属于自己的小艾同学~
  • 百度深度学习面试:batch_size的选择问题
  • 36_基于深度学习的智能零售柜物品检测识别系统(yolo11、yolov8、yolov5+UI界面+Python项目源码+模型+标注好的数据集)
  • 【深度学习新浪潮】有哪些工具可以帮助我们对视频进行内容分析和关键信息提取?
  • LeetCode56合并区间
  • Idea中 lombok 在“测试类中-单元测试”运行失败及解决方法
  • 商超高峰客流统计误差↓75%!陌讯多模态融合算法在智慧零售的实战解析
  • Elasticsearch:什么是神经网络?
  • Elasticsearch Persistence(elasticsearch-persistence)仓储模式实战
  • 批量归一化:不将参数上传到中心服务器,那服务器怎么进行聚合?
  • 浏览器解析网址的过程
  • 倍福下的EC-A10020-P2-24电机调试说明
  • 【JVM】JVM的内存结构是怎样的?
  • mysql为什么使用b+树不使用红黑树
  • Elasticsearch Ruby 客户端 Bulk Scroll Helpers 实战指南
  • TopK问题(堆排序)-- go
  • MySQL存储过程入门