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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.
Eine 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
KPUs **führt 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 Anwendungsskalierung](how-scaling.md).
## Ressourcen für die Apache Flink-Anwendung
Die Apache-Flink-Umgebung weist Ressourcen für Ihre Anwendung mithilfe von Einheiten zu, die als **Aufgabenslots** bezeichnet werden. Wenn Managed Service für Apache Flink Ressourcen für Ihre Anwendung zuweist, weist es einer einzelnen KPU einen oder mehrere Apache-Flink-Aufgabenslots zu. Die Anzahl der Slots, die einer einzelnen KPU zugewiesen sind, entspricht der Einstellung `ParallelismPerKPU` Ihrer Anwendung. Weitere Informationen zu Task-Slots finden Sie unter [Job Scheduling](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/internals/job_scheduling/) in der Apache Flink-Dokumentation.
### Parallelität der Operatoren
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](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/dev/datastream/operators/overview/) in der Apache Flink-Dokumentation.
### Verkettung von Operatoren
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.