Flink內存模型 此圖是基於flink1.12版本. 一個taskmanager給了6g內存,可以有很清楚的看到各個部分占用的內存,還是實時變化的. 名詞解釋 組件 配置項 描述 Framework Heap ...
在大數據領域,大多數開源框架 Hadoop Spark Storm 都是基於JVM運行,但是JVM的內存管理機制往往存在着諸多類似OutOfMemoryError的問題,主要是因為創建過多的對象實例而超過JVM的最大堆內存限制,卻沒有被有效回收掉,這就在很大程度上影響了系統的穩定性,尤其對於大數據應用,面對大量的數據對象產生,僅僅靠JVM所提供的的各種垃圾回收機制很難解決內存溢出的問題。在開源框 ...
2020-11-18 16:18 0 1012 推薦指數:
Flink內存模型 此圖是基於flink1.12版本. 一個taskmanager給了6g內存,可以有很清楚的看到各個部分占用的內存,還是實時變化的. 名詞解釋 組件 配置項 描述 Framework Heap ...
JVM: JAVA本身提供了垃圾回收機制來實現內存管理 現今的GC(如Java和.NET)使用分代收集(generation collection),依照對象存活時間的長短使用不同的垃圾收集算法,以達到最好的收集性能。 以Java為例,整個Java堆可以切割成為三個部分 ...
如何提高 Flink 任務性能 一、Operator Chain 為了更高效地分布式執行,Flink 會盡可能地將 operator 的 subtask 鏈接(chain)在一起形成 task,每個 task 在一個線程中執行。將 operators 鏈接成 task 是非常有效的優化:它能 ...
一、設置最小時間間隔 當flink應用開啟Checkpoint功能,並配置Checkpoint時間間隔,應用中就會根據指定的時間間隔周期性地對應用進行Checkpoint操作。默認情況下Checkpoint操作都是同步進行,也就是說,當前面觸發的Checkpoint動作沒有完全結束時,之后 ...
1.前言 對於做實時計算的朋友來說,資源設置都是一個比較麻煩的問題。實時計算不同於離線計算,它的任務都是並行的,啟動就會一直占用集群資源,如果資源設置的過多會造成極大的浪費,設置的過少任務會不斷發生failover。這里說的資源主要指的就是內存資源,所以本文對Flink的內存設置提供一些思路 ...
用於 Flink 框架的 JVM 堆內存(進階配置)。 任務堆內存(Task ...
一、高性能Flink SQL優化技巧 1、Group Aggregate優化技巧 開啟MicroBatch或MiniBatch(提升吞吐) MicroBatch和MiniBatch都是微批處理,只是微批的觸發機制略有不同。原理同樣是緩存一定的數據后再觸發處理,以減少對State的訪問 ...
IL2CPP 與 Mono 1)IL2CPP 優缺點 ① 可以調試C++代碼 ② 可以使用 Engine code stripping 減少代碼大小 ③ 編譯慢 ④ 只支持 AOT(Ahea ...