阿里云助力您在中国加快取得成功
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MLPS 2.0 一站式合规解决方案
依托我们的网络进军中国市场
提升面向互联网应用的性能和安全性
保障您的中国业务安全无忧
通过强大的数据安全框架保护您的数据资产
申请 ICP 备案的流程解读和咨询服务
面向大数据建设、管理及应用的全域解决方案
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将您的采购和销售置于同一企业级全渠道数字平台上
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提供域名注册、分析和保护服务
即时部署可伸缩的虚拟云服务器
完全托管、本地部署的阿里云基础架构和服务。
阿里云开放给企业应用服务商和其客户的服务管理PaaS平台
助您构建公共云上的专有资源池
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易用、安全、高效的云上桌面服务
高效运维、稳定安全和操作流畅的云端虚拟手机
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根据用户的业务需求和策略,自动调整其弹性计算资源的管理服务
云原生 Kubernetes 容器化应用运行环境
以 Kubernetes 为使用界面的容器服务产品,提供符合容器规范的算力资源
安全的镜像托管服务,支持全生命周期管理
多集群环境下微服务应用流量统一管理
提供任意基础设施上容器集群的统一管控,助您轻松管控分布式云场景
高弹性、高可靠的企业级无服务器 Kubernetes 容器产品
敏捷安全的 Serverless 容器运行服务
为虚拟机和容器提供高可靠性、高性能、低时延的块存储服务
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可抵扣多种存储产品的容量包,兼具灵活性和长期成本优化
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云网络公网、跨域流量统一计费
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创建云上隔离的网络,在专有环境中运行资源
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具备网络状态可视化、故障智能诊断能力的自助式网络运维服务。
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系统运维和安全审计管控平台
业务上云的第一个网络安全基础设施
集零信任内网访问、办公数据保护、终端管理等多功能于一体的办公安全管控平台
提供7X24小时安全运维平台
防御常见 Web 攻击,缓解 HTTP 泛洪攻击
实现全站 HTTPS,呈现可信的 WEB 访问
为云上应用提供符合行业标准和密码算法等级的数据加解密、签名验签和数据认证能力
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创建、控制和管理您的加密密钥
快速提高应用高可用能力服务
围绕应用和微服务的 PaaS 平台
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专为搜索和分析而设计,成本效益达到开源的两倍,采用最新的企业级AI搜索和AI助手功能。
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基于 Flink 为大数据行业提供解决方案
基于Qwen和其他热门模型的一站式生成式AI平台,可构建了解您业务的智能应用程
一站式机器学习平台,满足数据挖掘分析需求
高性能向量检索服务,提供低代码API和高成本效益
帮助您的应用快速构建高质量的个性化推荐服务能力
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全面的AI计算平台,满足大模型训练等高性能AI计算的算力和性能需求
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实时分析您的云消耗并实现节约SecOps
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快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势金融科技云数据库解决方案
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帮助企业实现数据现代化并规划其数字化未来人工智能对话服务
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为现场服务调度提供实时AI决策支持在线教育
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为全球观众实时直播大型赛事,视频播放流畅不卡顿直播电商
快速轻松地搭建一站式直播购物平台用于供应链规划的Alibaba Dchain
构建和管理敏捷、智能且经济高效的供应链云胸牌
针对赛事运营的创新型凭证数字服务数字门店中的云 POS 解决方案
将所有操作整合到一个云 POS 系统中元宇宙
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快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势数据迁移解决方案
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在阿里云上构建高效可控的云环境基于日志管理的AIOps
登录到带有智能化日志管理解决方案的 AIOps 环境备份与存档
数据备份、数据存档和灾难恢复用阿里云金融服务加快创新
在云端开展业务,提升客户满意度
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0.0.201
您可以在作业启动前配置作业资源或者作业上线后修改作业资源,支持基础模式(粗粒度)和专家模式(细粒度)两种资源模式。本文为您介绍如何配置作业资源,以及两种资源模式下的参数信息。
资源配置后,需重启作业才能生效。
进入资源配置入口。
登录实时计算控制台。
单击目标工作空间操作列下的控制台。
在运维中心 > 作业运维页面,单击目标作业名称。
在部署详情页签,单击资源配置区域右侧的编辑。
修改作业资源信息。
支持基础模式(粗粒度)和专家模式(细粒度)两种资源配置模式。
资源模式 | 说明 | 配置参数说明 |
资源模式 | 说明 | 配置参数说明 |
基础模式 | 粗粒度是一种静态资源分配方式,您只需要给定每个TM启动所需要的总资源(CPU和JVM总内存),系统会根据每个TaskManager Slot数(即flink conf taskmanager.numberOfTaskSlots)均匀分配所有资源。对于大多数简单作业,粗粒度即可满足要求。 | |
专家模式 | 细粒度是一种动态资源分配方式,您可以配置每个Slot共享组(Slot Sharing Group,SSG)所需要的资源,Flink会计算出每个Slot需要的资源规格大小,动态地从可用资源池去申请完全匹配的TM和Slot。对于复杂作业,粗粒度可能导致资源利用率低,因此需要细粒度资源对每个算子进行精细资源控制,从而提高资源使用率,满足作业吞吐的要求。 说明 仅SQL作业支持配置专家模式。 |
关于TM、JM、Task或Slot等概念,详情请参见Apache Flink Architecture。
单击保存。
重启作业。
作业资源配置后,需重启作业才能生效。
配置项 | 说明 |
配置项 | 说明 |
并发度 | 作业全局并发数。 |
JobManager CPU | 根据Flink最佳实践,单个JM内存资源需要至少配置为0.5 Core和2 GiB,才能保证作业稳定运行。建议您配置为1 Core和4 GiB。最大值为16 Core。 |
JobManager Memory | 单位为GiB,最小值为2 GiB,最大值为64 GiB。 |
TaskManager CPU | 根据Flink最佳实践,单个TM内存资源需要至少配置为0.5 Core和2 GiB,才能保证作业稳定运行。建议您配置为1 Core和4 GiB。最大值为16 Core。 |
TaskManager Memory | 单位为GiB,最小值为2 GiB,最大值为64 GiB。 |
每个TaskManager Slot数 | 请填写TM的Slot数。 |
您可以根据以下公式进行推算:
作业所配置的CU数 = MAX(JM和TM的CPU总和, JM和TM的内存总和/4)。
每个作业所需IP数 = JM数(每个作业只有一个)+实际TM数。
2024年5月30日后新购服务的用户,无需关注该公式,详情请参见网络架构升级。
实际TM数(设置的TM的CPU或内存小于等于其默认最大值)= 设置的并发度/设置的每个TaskManager Slot数。
实际TM数(设置的TM的CPU或内存大于其默认最大值)= MAX(⌈TM总CPU数/16 Core⌉,⌈TM总内存数/64 GiB⌉)。
TM总CPU数=设置的并发度/设置的每个TaskManager Slot数*设置的单个TM CPU。
TM总内存数=设置的并发度/设置的每个TaskManager Slot数*设置的单个TM的内存。
TM的CPU默认最大值为16 Core。
TM的内存默认最大值为64 GiB。
实际每个TM上可分配的slot数 = ⌈设置的并发数/实际TM数⌉。
计算比值需分别向上取整。
资源配置默认情况下无法设置超过最大值。如果您需要设置大于默认TM内存和CPU的最大限制配置,请您提交工单。
您也可以在作业部署详情页签运行参数配置区域的其他配置中设置numberOfTaskSlots参数,和界面配置每个TaskManager Slot数作用相同,但优先级更高。
例如,当并发度设置为12,每个TM Slot数设置为4,配置如下图所示。
在Flink开发控制台,您会看到实际的TaskManager数为3,每个TaskManager Slot数为4。
实际的TM数和每个TM的Slot数的推算过程如下:
实际TM数 = [设置的并发度/设置的每个TaskManager Slot数] = [12/4] = 3。
实际TM的Slot数=⌈并发数/实际TM数⌉ = ⌈12/3⌉= 4。
仅SQL作业支持配置专家模式。
在部署作业后,若对SQL或者资源配置进行了修改,需要重新生成资源计划图,以确保作业能够正常启动。
配置项 | 说明 |
配置项 | 说明 |
JobManager CPU | 根据Flink最佳实践,单个JM内存资源需要至少配置为0.25 Core和1 GiB,才能保证作业稳定运行,最大值16 Core。 |
JobManager Memory | 单位为GiB,例如,4 GiB。最小值为1 GiB,最大值64 GiB。 |
每个TaskManager Slot数 | 无。 |
在专家模式下,单击立刻获取,获取资源计划图。
单击Slot框上的图标。
修改Slot配置信息。
此处设置的并发数为该Slot共享组内所有算子的统一并发数。设置完成后,系统将自动进行以下操作:
系统将自动为该Slot共享组内的所有算子设置相同的并发数。
系统会根据作业的计算逻辑按需自动生成Statebackend、Python和Operator所需的内存,无需您手动进行配置。
建议Source节点并发度和分区数成比例,即并发度数能整除分区数。例如Kafka有16个分区,则并发度建议设置为16、8或4,这样可以避免数据倾斜。同时Source节点的并发度不宜设置太小,避免一个Source需要读取太多数据,导致出现入口瓶颈,影响作业吞吐。
建议按需配置除Source外的其他节点的并发度。流量大的节点,并发设置大一些;流量小的节点,并发设置小一些。
建议在有明确异常或者需求时,再调整Heap Memory和Off-heap Memory的大小,例如作业出现OOM或严重GC等。因为在作业正常运行时,调整Heap Memory和Off-heap Memory的大小,不会明显改变作业的吞吐量。
单击确定。
默认情况下,所有算子都放在一个Slot共享组内,因此您无法为每个算子单独修改资源配置。如果您需要对单独的算子设置资源,需要开启多SSG模式后让每个算子有自己独立的Slot,这样就可以直接在对应的Slot上设置算子的资源。具体的算子资源设置步骤如下:
在作业部署详情页签资源配置区域,单击编辑后,资源模式选择为专家模式。
(可选)如果暂无资源计划,单击立刻获取。
打开多SSG模式开关后,单击重新生成。
此时一个共享组内的算子被拆分为单个Slot。
单击目标算子对应Slot框上的图标后,修改算子资源。
单击确定。
仅实时计算引擎VVR 8.0.7及以上版本支持配置算子TTL。
支持配置单个算子的并发数、Chaining策略和算子State过期时间(TTL)。
单击目标VERTEX框上的展开VERTEX。
您可以单击目标VERTEX上的图标,批量设置对应VERTEX下的算子并发数。
单击算子的图标。
配置算子资源。
参数说明如下:
参数 | 说明 |
参数 | 说明 |
并发数 | 对应算子的并发数。 |
Chaining策略 | Chain是指多个算子被连接在一起形成的逻辑计算链。它能够提高作业的执行效率和性能,减少数据在算子之间的传输和序列化开销。不过有时可能需要将Chain断开,以便更好地控制作业的执行流程和性能。支持配置策略如下:
|
算子State过期时间设置(TTL) | 支持设置秒、分钟、小时和天为单位的过期时间。默认为作业的过期时间(未设置过期时间的作业默认为1.5天,作业过期时间配置请参见运行参数配置)。 说明
|
单击确定。
资源优化技巧,详情请参见高性能Flink SQL优化技巧。
如果不想手动调节资源,可以使用自动调优,系统会自动完成资源调节,详情请参见配置自动调优。
作业的基础配置、运行参数配置和日志配置,详情请参见配置作业部署信息。
您可以通过Flink Advisor作业智能诊断服务帮您监控作业健康状况,详情请参见作业智能诊断。