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 ...

參數名 說明 state.backend.rocksdb.block.blocksize block 的大小，默認值為4KB。在生 ...

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 ...

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 1. 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 2. 看checkoint時長 checkpoint的時長在一定程度上可以影響job的整體吞吐 3. 查看關鍵指標 通過延遲與吞吐指標可以對任務的性能 ...

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 ...

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 ...

1、Flink參數配置 jobmanger.rpc.address：jobmanger的地址 jobmanger.rpc.port：jobmanger的端口 jobmanager.heap.mb：jobmanager的堆內存大小。不建議配的太大，1-2G足夠 ...