1 配置內存 如果頻繁出現Full GC,需要優化GC 在客戶端的"conf/flink-conf.yaml"配置文件中,在“env.java.opts”配置項中添加參數: -Xloggc:<LOG_DIR>/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX ...
Flink調優法則 一. 性能定位 口訣分析 . 看背壓 通常最后一個背壓高的subTask的下游就是job的明顯瓶頸之一 . 看checkoint時長 checkpoint的時長在一定程度上可以影響job的整體吞吐 . 查看關鍵指標 通過延遲與吞吐指標可以對任務的性能進行精准的判斷 . 資源利用率 我們進行優化的最終目的是提供資源的利用率。 常見的性能問題如下 . JSON序列化與反序列化 常出 ...
2020-12-29 18:56 0 670 推薦指數:
1 配置內存 如果頻繁出現Full GC,需要優化GC 在客戶端的"conf/flink-conf.yaml"配置文件中,在“env.java.opts”配置項中添加參數: -Xloggc:<LOG_DIR>/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX ...
第1章 資源配置調優 Flink性能調優的第一步,就是為任務分配合適的資源,在一定范圍內,增加資源的分配與性能的提升是成正比的,實現了最優的資源配置后,在此基礎上再考慮進行后面論述的性能調優策略。 提交方式主要是yarn-per-job,資源的分配在使用腳本提交Flink任務時進行指定 ...
下圖是RocksDB的工作流程,一共進行三個步驟, ①將數據寫入內存中的活躍表 Active MenTable ②將活躍表轉化成只讀表 ReadOnlyMemTable ③將只讀表flush到本地磁盤上 LocalDish 具體調優方法 ①增大整塊緩存,減小刷寫的頻率 ...
最近接手了一個flink作業,另外一個同事斷斷續續有的沒的寫了半年的,不着急,也一直沒上線,最近突然要上線,扔給我,要調通上線。 現狀是: 1.代碼跑不動,資源給的不少,但是就是頻繁反壓。 2.checkpoint經常失敗。 3.也是最嚴重的,跑着跑着,作業就掛了。 接手之后,秉承 ...
一、開啟監控 RocksDB是基於LSM Tree實現的,寫數據都是先緩存到內存中,所以RocksDB的寫請求效率比較高。RocksDB使用內存結合磁盤的方式來存儲數據,每次獲取數據時,先從內存中b ...
原文:Flink 流式聚合性能調優指南 SQL 是數據分析中使用最廣泛的語言。Flink Table API 和 SQL 使用戶能夠以更少的時間和精力定義高效的流分析應用程序。此外,Flink Table API 和 SQL 是高效優化過的,它集成了許多查詢優化和算子優化。但並不是所有 ...
產環境中總是會適當調大一些,一般32KB比較合適,對於機械硬盤可以再增大到128~256KB,充分利用其順 ...
1、checkPoint (1.1)Flink 中的每個方法或算子都是有狀態的。 狀態化的方法在處理元素/事件的時候存儲數據,使得狀態成為使各個類型的算子重要部分。 Flink 通過為狀態添加 checkpoint(檢查點),使狀態具備容錯能力。 (1.2)Flink的CheckPoint ...