Flink调优法则
Flink调优法则 一. 性能定位 口诀分析 1. 看背压 通常最后一个背压高的subTask的下游就是job的明显瓶颈之一 2. 看checkoint时长 checkpoint的时长在一定程度上可以影响job的整体吞吐 3. 查看关键指标 通过延迟与吞吐指标可以对任务的性能 ...
原文：一个flink作业的调优
最近接手了一个flink作业，另外一个同事断断续续有的没的写了半年的，不着急，也一直没上线，最近突然要上线，扔给我，要调通上线。 现状是： .代码跑不动，资源给的不少，但是就是频繁反压。 .checkpoint经常失败。 .也是最严重的，跑着跑着，作业就挂了。 接手之后，秉承着代码的业务逻辑是对的原则，开始了调优之旅，后来发现，还是要从最基本的做起，不然都是白扯。总结了如下几条意见，供自己以后反省 ...
2018-10-11 18:37 1 5633 推荐指数：
相关推荐
Flink调优
第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。 提交方式主要是yarn-per-job，资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定 ...
Flink性能调优(一)
1 配置内存 如果频繁出现Full GC，需要优化GC 在客户端的"conf/flink-conf.yaml"配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数： -Xloggc:<LOG_DIR>/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX ...
flink调优之RocksDB参数调优
下图是RocksDB的工作流程，一共进行三个步骤， ①将数据写入内存中的活跃表 Active MenTable ②将活跃表转化成只读表 ReadOnlyMemTable ③将只读表flush到本地磁盘上 LocalDish 具体调优方法 ①增大整块缓存，减小刷写的频率 ...
flink调优之RocksDB设置
一、开启监控 RocksDB是基于LSM Tree实现的，写数据都是先缓存到内存中，所以RocksDB的写请求效率比较高。RocksDB使用内存结合磁盘的方式来存储数据，每次获取数据时，先从内存中b ...
spark作业性能调优
spark作业性能调优 优化的目标 保证大数据量下任务运行成功 降低资源消耗 提高计算性能 一、开发调优： （1）避免创建重复的RDD RDD lineage，也就是“RDD的血缘关系链” 开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，创建多个代表 ...
Flink RocksDB参数调优说明
产环境中总是会适当调大一些，一般32KB比较合适，对于机械硬盘可以再增大到128~256KB，充分利用其顺 ...
Flink项目实战（二）---原理及调优
1、checkPoint （1.1）Flink 中的每个方法或算子都是有状态的。 状态化的方法在处理元素/事件的时候存储数据，使得状态成为使各个类型的算子重要部分。 Flink 通过为状态添加 checkpoint（检查点），使状态具备容错能力。 （1.2）Flink的CheckPoint ...