Apache flink 为什么Flink框架没有'；你不能使用所有可用的插槽吗？数据集是否应位于每个taskmanager中？

我使用的是虚拟机，我的集群由3个taskmanager组成，主任务是jobmanager和taskmanager（4个taskmanager和一个jobmanager），所以 当我运行jar文件时，它只使用了一个插槽，我有4个插槽，大约一个插槽用于一个任务管理器，我不知道为什么框架没有使用所有可用的插槽。

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我想知道数据集是否应该在每个taskmanager中？

您的问题的答案在某种程度上取决于您使用的群集管理器（例如，Thread、mesos、kubernetes或standalone），但通常Flink不支持自动缩放，因此您需要明确配置所需的并行性。您可以在作业的源代码、flink-conf.yaml或命令行中执行此操作。如果不这样做，则作业将以默认并行方式运行

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至于应该将数据放在哪里，flink应用程序将使用源连接器读取数据。如果您使用文件系统作为数据源，那么每个taskmanager都需要能够使用相同的文件系统URI读取数据——这最好通过使用分布式文件系统来实现。

对不起，我是这个领域的新手，我使用的是一个独立的集群管理器，因此如何配置所需的并行性，以及配置应该在每个taskmanager中还是仅在jobmanager中。我没有为数据源使用分布式文件系统，所以我应该将数据放在每个taskmanager中，不是吗？在提交作业时指定并行度可能是最容易的，但您可以在任何地方设置默认并行度--在作业管理器和每个taskmanager中。文档应该会有帮助：抱歉，我无法在flink-conf.ymal或命令行中调整并行性。我收到错误：由以下原因引起：org.apache.flink.runtime.jobmaster.exceptions.JobModificationException:无法重新缩放作业CSVInteger（WikiTalk.txt）⇨ PageRank⇨ 印刷品。如果我将并行度设置为多个默认值，则会出现错误，如果我将TaskSlot增加到与并行度相等，则不会出现错误，但作业只使用一个taskmanager