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当并行度max大于1时，Flink 1.10.1的行为不同

当并行度max大于1时，Flink 1.10.1的行为会发生变化。在Flink 1.10.1之前的版本中，当并行度max大于1时，Flink会将数据流切分为多个子任务，并行处理这些子任务。每个子任务都会独立地处理输入数据，并生成相应的输出结果。这种方式可以提高处理速度和吞吐量，特别适用于大规模数据处理和分布式计算场景。

然而，在Flink 1.10.1中，当并行度max大于1时，Flink引入了新的任务调度器，称为"Slot Sharing"。Slot Sharing的目标是提高资源利用率和任务调度的灵活性。具体而言，Slot Sharing允许不同任务共享同一个物理资源（例如CPU核心），从而减少资源的浪费。这意味着多个任务可以在同一个物理资源上并行执行，而不是每个任务都分配独立的资源。

通过引入Slot Sharing，Flink 1.10.1在处理并行度max大于1的情况下，可以更好地平衡任务的负载，并提高整体的性能和效率。同时，Slot Sharing还提供了更灵活的任务调度策略，可以根据实际情况动态地调整任务的分配和执行。

总结起来，当并行度max大于1时，Flink 1.10.1的行为不同于之前的版本，引入了Slot Sharing机制，可以提高资源利用率、任务调度灵活性和整体性能。对于具体的应用场景和需求，可以根据实际情况选择合适的并行度设置和任务调度策略。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

  • 腾讯云Flink产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/flink
相关搜索:并行度大于1的Flink非键控窗口当聚合或应用于列表或数组时，numpy sum min max函数的不同行为apache oozieapache 解析phpapache php模块apache与php整合apache redisandroid 存储对象access与mysqlapache mysql
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