【Linux】-Flink分布式内存计算集群部署[21]

在Flink中，TaskExecutor是执行用户代码和数据处理的工作节点。在Flink中，TaskExecutor的数量和资源参数是可以配置的。

以下是如何配置TaskExecutor的示例：

taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
taskmanager.memory.process.size: 16gb
taskmanager.memory.flink.size: 1gb
taskmanager.memory.managed.size: 15gb
taskmanager.memory.jvm-metaspace.size: 256mb
taskmanager.memory.jvm-overhead.min: 192mb
taskmanager.memory.jvm-overhead.max: 1gb
taskmanager.network.memory.floating-buffers-per-gate: 16
taskmanager.network.memory.min: 64mb
taskmanager.network.memory.max: 1gb
taskmanager.network.memory.buffers-per-channel: 32

在这个配置中，taskmanager.numberOfTaskSlots 设置了每个TaskExecutor可以并行执行的Task数量上限。taskmanager.memory 相关的参数设置了TaskExecutor的内存配置。taskmanager.network 相关的参数设置了TaskExecutor的网络内存和缓冲区配置。

在实际部署时，你需要根据你的硬件资源和作业需求来调整这些参数。例如，如果你有更多的内存可用，你可以增加 taskmanager.memory.process.size 的值；如果你的网络带宽较大，可以增加 taskmanager.network.memory.max 的值。