要获得Flink中KafkaSource的吞吐量,可以采取以下几个步骤:
setParallelism()
方法来配置并行度。partition.num
参数来配置分区数。setParallelism()
方法来配置并行度。AssignerWithPeriodicWatermarks
接口来配置水位线。setBufferTimeout()
方法来配置缓冲区大小。taskmanager.network.memory.fraction
参数来配置网络缓冲区大小。taskmanager.memory.process.size
参数来配置任务的内存大小。总结起来,要提高Flink中KafkaSource的吞吐量,可以通过增加并行度、分区数,合理配置水位线、缓冲区大小、网络缓冲区大小和资源分配来优化。具体的配置参数可以根据实际情况进行调整。
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