Apache Flink-在尊重最大并行度的同时重新调整工作

时间:2018-10-25 13:13:21

标签: apache-flink

我有一个像这样的工作:

DataStream<SomeObject> input1 = environment.addSource(mySource()).setParallelism(1).setMaxParallelism(1);
DataStream<SomeObject> input2 = environment.addSource(mySourceTwo());

input1.union(input2)
      .map(doSomething())
      .output(outputSomething());

因此,一个运算符必须保持并行度为1,而其他运算符可以根据需要提高。

当我使用Rest API(https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/monitoring/rest_api.html)重新缩放作业时,出现错误,因为它试图重新缩放所有运算符。

Caused by: org.apache.flink.util.FlinkException: Cannot rescale vertex Source: Scheduled BookingSignals because its maximum parallelism 1 is smaller than the new parallelism 3.

是否可以通过REST API重新缩放flink作业,而不必尝试重新缩放超出其最大并行度的运算符?

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