原文:flink調優之RocksDB參數調優

下圖是RocksDB的工作流程,一共進行三個步驟, 將數據寫入內存中的活躍表 Active MenTable 將活躍表轉化成只讀表 ReadOnlyMemTable 將只讀表flush到本地磁盤上 LocalDish 具體調優方法 增大整塊緩存,減小刷寫的頻率。 該塊內存為flink的管理內存,默認為全部內存的 . 倍,可以根據使用情況調大。 增大block緩存 整個RocksDB共享一個bloc ...

2022-04-14 23:13 0 1079 推薦指數:

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Flink RocksDB參數調說明

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

Mon Jan 18 20:56:00 CST 2021 0 688
flink調RocksDB設置

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blockcache中查找,如果內存中沒有再去磁盤中查詢。使用 RocksDB時,狀態大小僅受可用 ...

Mon Apr 11 03:42:00 CST 2022 0 3123
Flink 參數配置和常見參數調

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 ...

Tue Aug 11 17:19:00 CST 2020 3 4563
Flink調

第1章 資源配置調   Flink性能調的第一步,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 ...

Sun Aug 22 23:50:00 CST 2021 0 121
Flink調法則

Flink調法則 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 ...

Wed Dec 30 02:56:00 CST 2020 0 670
Flink性能調(一)

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 ...

Mon Apr 19 04:18:00 CST 2021 0 622
spark 調參數

最近用到spark 接kafka數據落到kudu里,如果用默認spark 參數,會出現一些問題,下面是在生產上調后的一些參數,供參考 //推測執行spark.locality.wait=2sspark.speculation=truespark.speculation.interval ...

Fri Mar 08 02:56:00 CST 2019 0 704
JVM參數調

調基本概念 在調整JVM性能時,通常有三個組件需要考慮: 堆大小調整 垃圾收集器調整 JIT編譯器 大多數調優選項都與調整堆大小和選擇合適的垃圾收集器有關,JIT編譯器對性能也有很大影響,但很少需要對其進行調,尤其是針對較新版本的JVM。 通常 ...

Fri Nov 08 05:58:00 CST 2019 0 1529
 
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