-s 参数在 Flink 的 yarn-session.sh 命令中仍然是有用的。 这个参数用于指定每个 TaskManager 的...
参考答案: 在Flink 中,-s 参数用于指定初始的 TaskManager 数量。对于使用 YARN Session 模式启动的 Flink 集群,这个参数是有效的,但它的使用方式和效果可能与你期望的不完全一致,因为在 YARN Session 模式下,TaskManager 的管理是动态的,Flink 可以根据需要动态分配和释放资源。 YARN Session 模式 在YARN Session 模...
一、TaskManager 内存参数 总内存配置 taskmanager.memory.process.size含义：TaskManager 进程的总内存（包括堆内存、堆外内存、网络缓冲等）。调优：在容器化环境中需与容器内存一致（如 Kubernetes/YARN）。总flink内存 taskmanager.memory.flink.size 含义：TaskManager Flink 进程除了 JVM MetaSpace 与 JVM Overhead ...
比如,设置这个参数为60秒,那么前一次Checkpoint结束后60秒内不会启动新的Checkpoint。这种模式只在整个作业最多允许1个Checkpoint时适用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 // 两次Checkpoint的间隔为60秒env.getCheckpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(60*1000) 默认情况下一个作业只允许1个...
定义了一个用户自定义函数myUDF,该函数可以使用类名和两个构造函数参数进行实例化, 连接到两个 Hive catalogs 并用catalog_1来作为当前目录,用mydb1来作为该目录的当前数据库, streaming 模式下用 blink planner 来运行时间特征为 event-time 和并行度为 1 的语句, ...
// 开启的要求: Checkpoint模式必须是精准一次,最大并发必须设为1 checkpointConfig.enableUnalignedCheckpoints(); // 开启非对齐检查点才生效: 默认0,表示一开始就直接用 非对齐的检查点 // 如果大于0,一开始用 对齐的检查点(barrier对齐),对齐的时间超过这个参数,自动切换成 非对齐检查点(barrier非对齐) checkp...
基于我们长期的状态调优经验,通过合理的资源分配,RocksDB 方案可以稳定支持上百 GB 甚至上 TB 的总状态量;但是众所周知的是,RocksDB 的可调参数非常繁琐,有上百个之多,且彼此之间还相互影响,非常难以调整。更致命的是,默认参数和配置不当的参数,读写性能会比较差,甚至会成为严重的性能瓶颈。
设置方法参数:allowedLateness,表示允许延迟数据最多可以迟到多久,还可以进行计算(保存窗口,并且触发窗口计算) 当某个窗口触发计算以后,继续等待多长时间,如果在等待时间范围内,有数据达到时,依然会触发窗口计算。如果到达等待时长以后,没有数据达到,销毁窗口数据信息。 真正迟到的数据默认会被丢弃,可通过侧边流输出到文件...
state.checkpoints.num-retained 1 Integer 要保留的完成检查点的最大数量。 taskmanager.state.local.root-dirs (none) String 定义用于存储用于本地恢复的基于文件的状态的根目录的配置参数。本地恢复目前仅覆盖键控状态后端。如果未配置,则默认为/localState。可以通过process.taskmanager.working-dir配置。
bin/yarn-session.sh -n 3 -s 3 -nm bjsxt -d 其中yarn-session.sh 后面支持多个参数。下面针对一些常见的参数进行讲解: -n,--container表示分配容器的数量(也就是 TaskManager 的数量)。 -D动态属性。 -d,--detached 在后台独立运行。 -jm,--jobManagerMemory:设置 JobManager 的内存,单位是 MB。