请问Flink这个AI 说的 每个key状态 和每个并行度的状态 怎么测试区分?
以下为热心网友提供的参考意见
楼主你好,在阿里云Flink中,”每个key状态”指的是针对每个不同的key所维护的状态,而”每个并行度的状态”指的是每个算子实例所维护的状态。
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数据源:创建一个带有不同key的数据源。比如生成一串包含不同用户ID的事件数据流。
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算子操作:在Flink任务中使用
keyBy
函数对数据流进行分区,以key作为分区参数。然后使用具有状态的算子(比如sum
或reduce
)对数据进行处理,以便维护每个key的状态。 -
打印状态:使用
print
或printToErr
函数在流中的某个位置打印状态信息。比如在sum
算子之后,使用stream.print()
或stream.printToErr()
函数打印输出。 -
并行度调整:通过更改任务的并行度,例如将并行度设置为2或4,进行多次测试。比如可以使用
StreamExecutionEnvironment
的setParallelism
方法来设置并行度。
观察打印的状态信息,可以分别看到每个key的状态和每个并行度的状态,每个key的状态应该是独立维护的,而每个并行度的状态应该是在所有key上进行维护的。
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