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。 当分区导致数据倾斜时,需要考虑优化分区。
flink的taskmanager提供处理槽slot,通常slot的数量是和每个taskmanager的可用cpu内核数成比例,一般情况你的slot数是你每个taskmanager的cpu核数,但是考虑到超线程,可以让slot的数量是CPUCore的倍数,如:slot numbers = cpuCore*n,假如有10个slot,那么cpu core可以是5 或者10。1 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层...
首先,您将需要配置 TaskManagers 的 JMX 以接受远程监视。在 Kubernetes 部署中,我们可以通过三个步骤连接到 JMX: 首先,将此属性添加到我们的 flink-conf.yaml 中 env.java.opts: "-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -D...
if [ -z "${FLINK_ENV_JAVA_OPTS}" ] && [ -z "${FLINK_ENV_JAVA_OPTS_TM}" ]; then export JVM_ARGS="$JVM_ARGS -XX:+UseG1GC" fi # Add TaskManager-specific JVM options export FLINK_ENV_JAVA_OPTS="${FLINK_ENV_JAVA_OPTS} ${FLINK_ENV_JAVA_OPTS_TM}" # Startup parameters parse...
1. JAVA的JDK动态代理 2. AKKA通信原理 3. 部分Scala语言 4. CompletableFuture异步编程 说明: TaskManager(也称为 worker)执行作业流的 task,并且缓存和交换数据流。 必须始终至少有一个 TaskManager。在 TaskManager 中资源调度的最小单位是 task slot。TaskManager 中 task slot 的数量表示并发处理 task 的数量...
env.java.opts.taskmanager:-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError-XX:HeapDumpPath=/tmp/taskmanager.hprof 这样JVM 在发生 OOM 的时刻,会将堆内存 dump 保存到指定路径后再退出。 拿到堆内存 dump 文件以后,我们可以使用 MAT [5] 这个开源的小工具来分析潜在的内存泄漏情况,并输出报表。
env.java.opts.taskmanager: -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=5006 然后启动集群 ./start-cluster.sh 之后在idea中的步骤如下: 最后standalone cluster模式, jobmanager的入口类是org.apache.flink.runtime.entrypoint.StandaloneSessionClusterEntrypoint, ...
对于flink-conf.yaml 中的 env.java.opts 经过验证,可以在客户端以及TaskManager中访问。 对于flink run -m yarn-cluster ... -yD env.java.opts="自定义参数",仅在算子也就是在TaskManager中可以访问,客户端中无法访问。 感叹 JVM参数,系统属性,只不过是Java的一个option而已。
env.java.opts: "-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/home/bigdata/dump.hprof" jobmanager.memory.process.size: 2000m -- flink JM进程总内存 jobstore.expiration-time: 36000 -- 已完成任务保留时间,每个任务会消耗50M内存 taskmanager.memory.process.size: 22000m -- Flink TM进程总内存...
另外,还可以通过env.java.opts.{jobmanager | taskmanager}配置项来分别设定JM和TM JVM的附加参数。 ## **1.4 内存分配示例** 下面以在生产环境某作业中运行的8C / 16G TaskManager为例,根据以上规则,手动计算各个内存分区的配额。注意有部分参数未采用默认值。