Task Manager 的一个 Slot 代表一个可用线程,该线程具有固定的内存,注意 Slot 只对内存隔离,没有对 CPU 隔离。默认情况下,Flink 允许子任务共享 Slot,即使它们是不同 task 的 subtask,只要它们来自相同的 job。这种共享可以有更好的资源利用率 parallelism配置 1.可以通过修改/conf/flink-conf.yaml文件的方式更改...
托管内存fraction 为0.4 ,所以3430*0.4 = 1372 M。 计算框架堆上内存和堆外内存。 框架堆上和堆外内存默认都是128M,所以总共是256M 计算task内存 task堆外内存默认是0M,task内存等于flink内存-框架内存-托管内存-网络内存(3430-128-128-343-1372=1492M) 计算堆内存 框架堆内存+task内存=128+1459=1587M 计算...
7、Task Slots：Task Slots是TaskManager的一个重要概念，它代表了TaskManager中可用的任务槽位。每个TaskManager通常会有多个Task Slots，每个Task Slot可以运行一个Flink Task。当TaskManager启动时，它会为每个Task Slot分配一定的Task Memory，并将Task Slots注册到JobManager中。总之，Flink的内存模型是一个复杂的系统，...
在Flink的/opt/module/flink-1.13.1/conf/flink-conf.yaml配置文件中，可以设置TaskManager的slot数量，默认是1个slot。taskmanager.numberOfTaskSlots: 8 需要注意的是，slot目前仅仅用来隔离内存，不会涉及CPU的隔离。在具体应用时，可以将slot数量配置为机器的CPU核心数，尽量避免不同任务之间对CPU的竞争。这也是开...
对于没有指定资源配置的资源请求,Flink会自动决定资源配置,如上所示,TaskManager 的总资源是 1Core 和 4GB 内存,task 的 slot 数设置为2,Slot 2 被创建,并申请 0.5 Core和 2GB 的内存而没有指定资源配置。 在分配 Slot 1和 Slot 2后,在 TaskManager 留下 0.25 Core 和 1GB 的内存作为未使用资源。
flink使用内存划分为堆内内存和堆外内存。按照用途可以划分为task所用内存,network memory、managed memory、以及framework所用内存,其中task network managed所用内存计入slot内存。framework为taskmanager公用。 堆内内存包含用户代码所用内存、heapstatebackend、框架执行所用内存。
TaskManager执行具体的Task。TaskManager为了对资源进行隔离和增加允许的task数,引入了slot的概念,这个slot对资源的隔离仅仅是对内存进行隔离,策略是均分,比如taskmanager的管理内存是3GB,假如有两个个slot,那么每个slot就仅仅有1.5GB内存可用。Client这个角色主要是为job提交做些准备工作,比如构建jobgraph提交到jobmanager,...
每个任务槽(task slot)其实表示了 TaskManager 拥有计算资源的一个固定大小的子集。这些资源就是用来独立执行一个子任务的。 假如一个 TaskManager 有三个 slot,那么它会将管理的内存平均分成三份,每个 slot 独自占据一份。这样一来,我们在 slot 上执行一个子任务时,相当于划定了一块内存“专款专用”,就不需要跟...
每个task slot表示TaskManager拥有资源的一个固定大小的子集。假如一个TaskManager有三个slot,那么它会将其管理的内存分成三份给各个slot。资源slot化意味着一个subtask将不需要跟来自其他job的subtask竞争被管理的内存,取而代之的是它将拥有一定数量的内存储备。需要注意的是,这里不会涉及到CPU的隔离,slot目前仅仅用来...