Anteriormente, o Amazon Managed Service for Apache Flink era conhecido como Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink.
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Analise os recursos do aplicativo Managed Service for Apache Flink
Esta seção descreve os recursos do sistema que seu aplicativo usa. Entender como o Managed Service for Apache Flink provisiona e usa recursos ajudará você a projetar, criar e manter um Managed Service estável e com desempenho para o aplicativo Apache Flink.
Serviço gerenciado para recursos do aplicativo Apache Flink
O Managed Service for Apache Flink é um AWS serviço que cria um ambiente para hospedar seu aplicativo Apache Flink. O serviço Managed Service for Apache Flink fornece recursos usando unidades chamadas Kinesis Processing Units (). KPUs
Um KPU representa os seguintes recursos do sistema:
Um CPU núcleo
4 GB de memória, dos quais um GB é memória nativa e três GB são memória heap
50 GB de espaço em disco
KPUsexecute aplicativos em unidades de execução distintas chamadas tarefas e subtarefas. Você pode pensar em uma subtarefa como o equivalente a um thread.
O número de KPUs disponíveis para um aplicativo é igual à Parallelism configuração do aplicativo, dividido pela ParallelismPerKPU configuração do aplicativo.
Para obter mais informações sobre paralelismo de aplicativo, consulte Implemente o escalonamento de aplicativos.
Recursos do aplicativo Apache Flink
O ambiente Apache Flink aloca recursos para seu aplicativo usando unidades chamadas slots de tarefas. Quando o Managed Service for Apache Flink aloca recursos para seu aplicativo, ele atribui um ou mais slots de tarefas do Apache Flink a um único. KPU O número de slots atribuídos a um único KPU é igual à ParallelismPerKPU configuração do seu aplicativo. Para obter mais informações sobre slots de tarefas, consulte Job Scheduling
Paralelismo de operadores
Você pode definir o número máximo de subtarefas que um operador pode usar. Esse valor é chamado de Paralelismo do operador. Por padrão, o paralelismo de cada operador em seu aplicativo é igual ao paralelismo do aplicativo. Isso significa que, por padrão, cada operador em seu aplicativo pode usar todas as subtarefas disponíveis no aplicativo, se necessário.
Você pode definir o paralelismo dos operadores em seu aplicativo usando o método setParallelism. Usando esse método, você pode controlar o número de subtarefas que cada operador pode usar ao mesmo tempo.
Para obter mais informações sobre operadores, consulte Operadores
Encadeamento de operadores
Normalmente, cada operador usa uma subtarefa separada para executar, mas se vários operadores sempre forem executados em sequência, o runtime poderá atribuir todos à mesma tarefa. Esse processo é chamado de Encadeamento de operadores.
Vários operadores sequenciais podem ser encadeados em uma única tarefa se todos operarem com os mesmos dados. A seguir encontram-se alguns dos critérios necessários para que isso ocorra:
Os operadores fazem um encaminhamento simples de 1 para 1.
Todos os operadores têm o mesmo paralelismo de operadores.
Quando seu aplicativo encadeia operadores em uma única subtarefa, ele conserva os recursos do sistema, porque o serviço não precisa realizar operações de rede e alocar subtarefas para cada operador. Para determinar se seu aplicativo está usando o encadeamento de operadores, veja o gráfico de tarefas no console do Managed Service for Apache Flink. Cada vértice no aplicativo representa um ou mais operadores. O gráfico mostra operadores que foram encadeados como um único vértice.
