Flink 中的 windowAll 算子是否会将并行度缩小到 1？

Question

我在 Flink 中有一个流，它从源发送多维数据集，对多维数据集进行转换（为多维数据集中的每个元素添加 1），然后最后将其发送到下游以打印每秒的吞吐量。

该流通过 4 个线程并行化。

如果我理解正确的话，该windowAll运算符是一个非并行转换，因此应该将并行度缩小到 1，并通过将其与 一起使用TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1))，对最近一秒内所有并行子任务的吞吐量求和并打印它。我不确定是否得到正确的输出，因为每秒的吞吐量打印如下：

1> 25
2> 226
3> 354
4> 372
1> 382
2> 403
3> 363
...

问题：流打印机是否打印每个线程（1、2、3 和 4）的吞吐量，还是仅选择线程 3 来打印所有子任务的吞吐量总和？

当我一开始将环境的并行度设置为 1 时env.setParallelism(1)，我在吞吐量之前没有得到“x>”，但我似乎获得了与设置为 4 时相同（甚至更好）的吞吐量。这：

45
429
499
505
1
503
524
530
...

这是该程序的代码片段：

imports...

public class StreamingCase {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int parallelism = 4;

        final StreamExecutionEnvironment env =
                StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
        env.setParallelism(parallelism);

        DataStream<Cube> start = env
                .addSource(new CubeSource());

        DataStream<Cube> adder = start
                .map(new MapFunction<Cube, Cube>() {
                    @Override
                    public Cube map(Cube cube) throws Exception {
                        return cube.cubeAdd(1);
                    }
                });

        DataStream<Integer> throughput = ((SingleOutputStreamOperator<Cube>) adder)
                .windowAll(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1)))
                .apply(new AllWindowFunction<Cube, Integer, TimeWindow>() {
                    @Override
                    public void apply(TimeWindow tw,
                                      Iterable<Cube> values,
                                      Collector<Integer> out) throws Exception {
                        int sum = 0;
                        for (Cube c : values)
                            sum++;
                        out.collect(sum);
                    }
                });
        throughput.print();
        env.execute("Cube Stream of Sweetness");
    }
}

Answer 1

如果环境的并行度设置为 3 并且您使用 WindowAll 运算符，则只有窗口运算符以并行度 1 运行。接收器仍将以并行度 3 运行。因此，计划如下所示：

In_1 -\               /- Out_1
In_2 --- WindowAll_1 --- Out_2
In_3 -/               \- Out_3

WindowAll 运算符使用循环策略将其输出发送到后续任务。这就是不同线程发出程序结果记录的原因。

当您将环境并行度设置为 1 时，所有运算符都运行单个任务。