客户端虽然不是Flink运行时和作业执行时的一部分,但它是被用作准备和提交 dataflow 到 JobManager 。 Job提交完成之后,客户端可以断开连接(分离模式),也可以保持连接来接收Job执行进度报告(attach模式)。 2.3 网络通讯架构 2.3.1 节点之间-Akka Flink内部节点之间的通信是用Akka,比如JobManager、TaskManager、Yarn-Res...
heap.mb分别调整JobManager和TaskManager的JVM堆内存大小。建议给这两个参数足够的值，但不能超过机器可用...
shallow heap:该类本身占用的内存大小,不包括它所引用的对象 retained heap:该类和它直接/间接引用的对象所占的内存总大小。 根据retained heap能看到程序中相关的数据是哪个占用内存比较大,然后定位到是flink中做join时两份数据的其中一份占用内存很高,同时追溯是谁引用了这个对象导致其不释放持续增长。 根据图中的...
状态大小超过JVM最大堆大小:Flink会将状态数据存储在JVM的堆内存中。如果状态数据的大小超过了JVM的最大堆大小,那么Flink就无法再存储更多的状态数据,从而导致内存逐渐减少。 解决方法:增加JVM的最大堆大小。你可以在Flink的配置文件中设置jobmanager.memory.process.size和taskmanager.memory.process.size参数,来指定JVM...
JVM Heap JVM Heap中分为两大部分,一个是Flink 框架所需要使用的堆内存,还有一个是每个Task运行所需的对内存。 我们可以看到,当前Flink TaskManager框架自身配置的内存是128MB。而Task Heap配置的内存是1.42GB。当前Task Manager没有运行任何的Job,一共只占用了62MB的内存。 Framework Heap Framework heap其实是为Ta...
通常,不建议使用TDDL或者RDS作为Flink Job的结果表。 如果必须要使用MySQL等关系数据库作为Sink节点,有以下建议: 确保没有其他读写业务方的干扰。 如果Job的数据量不大可以尝试单并发写入。但是在高QPS/TPS、高并发情况下,写入性能会降低。 尽可能不使用UniqueKey(唯一主键),带UniqueKey表的写入可能会导致死锁。
通常,不建议使用TDDL或者RDS作为Flink Job的结果表。 如果必须要使用MySQL等关系数据库作为Sink节点,有以下建议: 确保没有其他读写业务方的干扰。 如果Job的数据量不大可以尝试单并发写入。但是在高QPS/TPS、高并发情况下,写入性能会降低。 尽可能不使用UniqueKey(唯一主键),带UniqueKey表的写入可能会导致死锁。
JVM Heap:JVM 堆上内存 Framework Heap Memory:Flink 框架本身使用的内存,即 TaskManager 本身所占用的堆上内存,不计入 Slot 的资源中。配置参数:taskmanager.memory.framework.heap.size=128MB,默认 128MB。 Task Heap Memory:Task 执行用户代码时所使用的堆上内存。配置参数:taskmanager.memory.task.heap.size Off...
块大小不是集群属性,是文件属性,客户端可以设置的,flink这时候每个taskmanager和jobmanager都是hdfs的"客户端",根据flink文档,我们可以做如下配置 1、在conf/flink-conf.yaml中指定一个hdfs的配置文件路径 fs.hdfs.hadoopconf:/home/xxxx/flink/conf 复制代码 ...