原文:Flink内存设置思路

.前言 对于做实时计算的朋友来说,资源设置都是一个比较麻烦的问题。实时计算不同于离线计算,它的任务都是并行的,启动就会一直占用集群资源,如果资源设置的过多会造成极大的浪费,设置的过少任务会不断发生failover。这里说的资源主要指的就是内存资源,所以本文对Flink的内存设置提供一些思路,尤其是对于容器环境,内存的设置极为重要,否则会被频繁的kill。 本文将分别介绍 . 版本之前和之后的两类 ...

2020-06-06 16:37 0 8321 推荐指数:

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Flink内存溢出

Flink内存模型 此图是基于flink1.12版本. 一个taskmanager给了6g内存,可以有很清楚的看到各个部分占用的内存,还是实时变化的. 名词解释 组件 配置项 描述 Framework Heap ...

Sat Dec 19 06:16:00 CST 2020 0 1420
Apache Flink - 内存管理

JVM: JAVA本身提供了垃圾回收机制来实现内存管理 现今的GC(如Java和.NET)使用分代收集(generation collection),依照对象存活时间的长短使用不同的垃圾收集算法,以达到最好的收集性能。 以Java为例,整个Java堆可以切割成为三个部分 ...

Tue Aug 21 05:32:00 CST 2018 0 2867
Flink内存管理

用于 Flink 框架的 JVM 堆内存(进阶配置)。 任务堆内存(Task ...

Tue Jul 20 18:19:00 CST 2021 0 139
Flink内存优化

  在大数据领域,大多数开源框架(Hadoop、Spark、Storm)都是基于JVM运行,但是JVM的内存管理机制往往存在着诸多类似OutOfMemoryError的问题,主要是因为创建过多的对象实例而超过JVM的最大堆内存限制,却没有被有效回收掉,这就在很大程度上影响了系统的稳定性,尤其 ...

Thu Nov 19 00:18:00 CST 2020 0 1012
内存溢出的解决思路

内存溢出是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多,最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存。 引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:  1.内存中加载的数据量过于庞大,如一次从数据库取出过多数据;  2.集合类中有对对象的引用,使用完后未清空,使得JVM ...

Thu Sep 11 04:33:00 CST 2014 1 44674
flink内存模型详解与案例

任务提交时的一些yarn设置(通用客户端模式) 指定并行度 -p 5 \ 指定yarn队列 -Dyarn.application.queue=xxx \ 指定JM总进程的大小 ...

Fri Apr 01 04:36:00 CST 2022 0 1474
Flink之Watermark的设置和使用

具体实现代码如下所示: main函数中代码如下: 自定义类实现ProcessFunction接口: ...

Mon Dec 14 23:38:00 CST 2020 0 1596
 
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