Flink参数调优是一个复杂但至关重要的过程,涉及多个方面的调整和优化。以下是根据您提供的提示,针对Flink参数调优的详细解答: 1. 分析Flink作业的性能瓶颈 在进行任何调优之前,首先需要识别Flink作业的性能瓶颈。这通常涉及监控作业的执行情况,包括CPU使用率、内存占用、网络带宽以及GC(垃圾回收)活动等。通过Flink的Web ...
在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中,在“env.java.opts”配置项中添加参数:“-XX:NewRatio”。 如“ -XX:NewRatio=2”,则表示老年代与新生代的比值为2:1,新生代占整个堆空间的1/3,老年代占2/3。 开发Flink应用程序时,优化DataStream的数据分区或分组操作。 keyBy尽量不要使用String。 2 设置并行...
Flink提供了一些高级选项参数用于调优。其中一些常用的选项包括: - taskmanager.memory.task: 设置每个任务管理器的内存大小,默认值为768MB。 - taskmanager.cpu.cores: 设置每个任务管理器可使用的CPU核心数,默认值为1。 - taskmanager.network.memory.fraction: 设置任务管理器可用于网络缓存的内存比例,默认值为0.1。
暴力调优,加内存,调大并行度(尽管不是最优解,但是最最常用、最直接的方式) 开启MiniBatch Flink 是流式数据处理,没过来一条数据就会被直接处理 MiniBatch 是把流处理变为微批处理的方式,先缓存一定的数据后在触发处理,这样可以减少对 State 的访问、提升吞吐、有效减少输出数据量 但是会牺牲低延迟,对超低延迟要...
本篇文章使用Flink 1.14.0最新版本 讲解 Flink 内存模型及调优策略,帮助小伙伴在生产环境中学会配置内存参数,轻松玩转 Flink。大纲目录如下: 1 JVM 在大数据领域中,有很多开源框架(Hadoop、Spark、Storm)等都是基于JVM运行,可见 JVM 在大数据领域扮演的重要角色,所以在了解 Flink 内存时,我们需要先了解一下 JVM 。
简介:Flink内存管理机制及其参数调优 Apache Flink 是一个用于大规模数据流处理和事件驱动应用的开源框架。其内存管理机制是高效执行数据处理任务的关键部分。以下是 Flink 内存管理机制及其参数调优的概述: 内存配置参数: Flink 允许通过配置参数精细控制内存使用。可以设置 Flink 总内存或进程总内存,并根据需要调整不同内...
1、Flink参数配置 jobmanger.rpc.address:jobmanger的地址 jobmanger.rpc.port:jobmanger的端口 jobmanager.heap.mb:jobmanager的堆内存大小。不建议配的太大,1-2G足够。 taskmanager.heap.mb:taskmanager的堆内存大小。大小视任务量而定。需要存储任务的中间值,网络缓存,用户数据等。
用户自定义参数 对于Flink提供的参数,如果任务共用,可以放到$FLINK_HOME/conf/flink-conf.yaml中。如果是个性化的调优参数,可以在Flink提交命令中使用-D指定。如:-D taskmanager.memory.process.size=4g。 对于第三方组件参数与用户自定义参数,通常需要在open方法中编写代码去主动获取。
截至当前，Flink 作业的状态后端仍然只有 Memory、FileSystem 和 RocksDB 三种可选，且 RocksDB 是状态数据量较大（GB 到 TB 级别）时的唯一选择。RocksDB 的性能发挥非常仰赖调优，如果全部采用默认配置，读写性能有可能会很差。但是，RocksDB 的配置也是极为复杂的，可调整的参数多达百个，没有放之四海而皆准的...
flink性能调优 flink 参数调优 本文翻译自官网:Streaming Aggregationhttps://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/tuning/streaming_aggregation_optimization.html SQL是用于数据分析的最广泛使用的语言。Flink的Table API和SQL使用户能够以更少的时间和精力定义高效的流分析应用程序。而且,...