为什么Flink框架没有使用所有可用的插槽？数据集应该在每个任务管理器中吗？

Flink框架没有使用所有可用的插槽是为了避免资源浪费和性能下降。插槽是指任务管理器中用于执行并行任务的资源单元，每个插槽可以执行一个任务。Flink框架根据任务的需求和资源的可用性来动态分配插槽，以实现最佳的资源利用率和任务执行效率。

数据集不一定需要在每个任务管理器中。Flink框架支持分布式数据处理，可以将数据集划分为多个分区，并将每个分区分配给不同的任务管理器进行处理。这样可以充分利用集群中的计算资源，提高数据处理的并行度和效率。同时，Flink框架还提供了数据流的转换和传输机制，可以在任务管理器之间进行数据的传输和交换，以实现分布式计算。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云Flink计算引擎：提供高性能、低延迟的流式数据处理能力，支持实时计算和批处理计算。详情请参考：腾讯云Flink计算引擎
• 腾讯云弹性MapReduce：提供大数据处理和分析的云服务，支持Flink等多种计算框架。详情请参考：腾讯云弹性MapReduce
• 腾讯云云服务器CVM：提供灵活可扩展的云服务器，适用于各种计算任务的部署和运行。详情请参考：腾讯云云服务器CVM