Überprüfen Sie die Anwendungsressourcen von Managed Service für Apache Flink - Managed Service für Apache Flink

Amazon Managed Service für Apache Flink war zuvor als Amazon Kinesis Data Analytics für Apache Flink bekannt.

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Überprüfen Sie die Anwendungsressourcen von Managed Service für Apache Flink

In diesem Abschnitt werden die Systemressourcen beschrieben, die Ihre Anwendung verwendet. Wenn Sie verstehen, wie Managed Service für Apache Flink Ressourcen bereitstellt und verwendet, können Sie eine leistungsstarke und stabile Anwendung mit Managed Service für die Apache Flink entwerfen, erstellen und verwalten.

Ressourcen für Managed Service für Apache Flink-Anwendungen

Managed Service für Apache Flink ist ein AWS Dienst, der eine Umgebung für das Hosten Ihrer Apache Flink-Anwendung schafft. Der Dienst Managed Service for Apache Flink stellt Ressourcen mithilfe von Einheiten bereit, die als Kinesis Processing Units () KPUs bezeichnet werden.

Einer KPU steht für die folgenden Systemressourcen:

  • Ein CPU Kern

  • 4 GB Arbeitsspeicher, davon 1 GB systemeigener Speicher und 3 GB Heap-Speicher

  • 50 GB freier Festplattenspeicher

KPUsführt Anwendungen in unterschiedlichen Ausführungseinheiten aus, die als Aufgaben und Unteraufgaben bezeichnet werden. Sie können sich eine Unteraufgabe als das Äquivalent eines Threads vorstellen.

Die Anzahl der für eine Anwendung KPUs verfügbaren Dateien entspricht der Parallelism Anwendungseinstellung geteilt durch die ParallelismPerKPU Anwendungseinstellung.

Informationen zur Anwendungsparallelität finden Sie unter Implementieren Sie die Anwendungsskalierung in Managed Service für Apache Flink.

Die Apache-Flink-Umgebung weist Ressourcen für Ihre Anwendung mithilfe von Einheiten zu, die als Aufgabenslots bezeichnet werden. Wenn Managed Service for Apache Flink Ressourcen für Ihre Anwendung zuweist, weist es einem einzelnen einen oder mehrere Apache Flink-Task-Slots zu. KPU Die Anzahl der Steckplätze, die einer einzelnen Person zugewiesen sind, KPU entspricht den Einstellungen Ihrer Anwendung. ParallelismPerKPU Weitere Informationen zu Task-Slots finden Sie unter Job Scheduling in der Apache Flink-Dokumentation.

Sie können die maximale Anzahl von Unteraufgaben festlegen, die ein Operator verwenden kann. Dieser Wert wird als Operatorenparallelität bezeichnet. Standardmäßig entspricht die Parallelität der einzelnen Operatoren in Ihrer Anwendung der Parallelität der Anwendung. Das bedeutet, dass standardmäßig jeder Operator in Ihrer Anwendung bei Bedarf alle verfügbaren Unteraufgaben in der Anwendung verwenden kann.

Sie können die Parallelität der Operatoren in Ihrer Anwendung mithilfe der setParallelism-Methode festlegen. Mit dieser Methode können Sie die Anzahl der Unteraufgaben steuern, die jeder Operator gleichzeitig verwenden kann.

Weitere Informationen zu Operatoren finden Sie unter Operatoren in der Apache Flink-Dokumentation.

Normalerweise verwendet jeder Operator eine separate Unteraufgabe für die Ausführung, aber wenn mehrere Operatoren immer nacheinander ausgeführt werden, kann die Laufzeit sie alle derselben Aufgabe zuweisen. Dieser Vorgang wird Operatorverkettung genannt.

Mehrere sequenzielle Operatoren können zu einer einzigen Aufgabe verkettet werden, wenn sie alle mit denselben Daten arbeiten. Dies ist eine Auswahl der Kriterien, die erforderlich sind, damit dies zutrifft:

  • Die Operatoren führen eine einfache 1:1-Weiterleitung durch.

  • Die Operatoren haben alle dieselbe Operatorenparallelität.

Wenn Ihre Anwendung Operatoren zu einer einzigen Unteraufgabe zusammenfasst, werden Systemressourcen geschont, da der Service keine Netzwerkoperationen durchführen und jedem Operator Unteraufgaben zuweisen muss. Um festzustellen, ob Ihre Anwendung Operatorverkettung verwendet, sehen Sie sich das Auftragsdiagramm in der Konsole von Managed Service für Apache Flink an. Jeder Scheitelpunkt in der Anwendung steht für einen oder mehrere Operatoren. Das Diagramm zeigt Operatoren, die zu einem einzigen Scheitelpunkt verkettet wurden.