建议使用Batch模式来读取Hive table。

Best,
Jingsong Lee


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From:like <likeg...@163.com>
Send Time:2020年3月2日(星期一) 16:35
To:lzljs3620...@aliyun.com <lzljs3620...@aliyun.com>
Subject:回复: 使用Flink1.10.0读取hive时source并行度问题

  
我使用的是 StreamTableEnvironment,确实有碰到这个问题呢。
在2020年3月2日 16:16,JingsongLee<lzljs3620...@aliyun.com> 写道:   
> 自动推断可能面临资源不足无法启动的问题

理论上不应该呀?Batch作业是可以部分运行的。

Best,
Jingsong Lee

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From:like <likeg...@163.com>
Send Time:2020年3月2日(星期一) 15:35
To:user-zh@flink.apache.org <user-zh@flink.apache.org>; lzljs3620...@aliyun.com 
<lzljs3620...@aliyun.com>
Subject:回复: 使用Flink1.10.0读取hive时source并行度问题


非常感谢!我尝试关闭自动推断后,已经可以控制source并行度了,自动推断可能面临资源不足无法启动的问题。 
 

在2020年3月2日 15:18,JingsongLee<lzljs3620...@aliyun.com.INVALID> 写道:   Hi, 

1.10中,Hive source是自动推断并发的,你可以使用以下参数配置到flink-conf.yaml里面来控制并发:
- table.exec.hive.infer-source-parallelism=true (默认使用自动推断)
- table.exec.hive.infer-source-parallelism.max=1000 (自动推断的最大并发)

Sink的并发默认和上游的并发相同,如果有Shuffle,使用配置的统一并发。

Best,
Jingsong Lee


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From:like <likeg...@163.com>
Send Time:2020年3月2日(星期一) 14:58
To:user-zh@flink.apache.org <user-zh@flink.apache.org>
Subject:使用Flink1.10.0读取hive时source并行度问题

hi,大家好

 我使用flink1.10.0读取hive表,启动时设置了全局的并行度,但是在读取的时候,发现sink并行度是受约束的,
而source的并行度不受此约束,会根据source的大小改变,大的时候并行度大到1000,请问一下怎么处理这个并行度呢?    

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