学习笔记如下：概述Flink 中每条消息都会被放到网络缓冲（network buffer） 中，并以此为最小单位发送到下一个 subtask。 Flink 在传输过程的输入端和输出端使用了网络缓冲队列，即每个 subtask 都有一个输入队列来接收数据和一个输出队列来发送数据，拥有更多的中间缓存数据可以使 Flink 提供更高、更富有弹性的吞吐量，但是也会增加快照时间。对于对齐的 checkpoi
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2024-07-24 12:34:55
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1.前言 对于做实时计算的朋友来说，资源设置都是一个比较麻烦的问题。实时计算不同于离线计算，它的任务都是并行的，启动就会一直占用集群资源，如果资源设置的过多会造成极大的浪费，设置的过少任务会不断发生failover。这里说的资源主要指的就是内存资源，所以本文对Flink的内存设置提供一些思路，尤其是对于容器环境，内存的设置极为重要，否则会被频繁的kill。 本文将分别介绍1.9版本之前和之后的
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2023-11-01 16:20:08
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前言最近一段时间，接触到公司flink代码，修改时遇到一个flink常见问题，就是上游Producer生产数据的效率大于下游Consumer的消费速度，所以查阅一些大佬的资料，将这一问题记录，后续系统学习flink的时候复习一下Flink 流处理为什么需要网络流控？分析一个简单的 Flink 流任务，下图是一个简单的Flink流任务执行图：任务首先从 Kafka 中读取数据、 map 算子对数据进
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2024-03-17 13:19:04
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1.概述转载：如何在 Flink 中规划 RocksDB 内存容量？ 主要是自己学习。本文描述了一些配置选项，这些选项将帮助您有效地管理规划 Apache Flink 中 RocksDB state backend 的内存大小。在前面的文章 [1] 中，我们描述了 Flink 中支持的可选 state backend 选项，本文将介绍跟 Flink 相关的一些 RocksDB 操作，并讨论一些提高
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2024-07-24 12:47:30
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如何处理缓存和高效处理1 自主管理内存Flink从一开始就选择了使用自主的内存管理，避开了JVM内存管理在大数据场景下的问题，提升了计算效率.1.1 JVM内存管理的不足1.1.1 有效数据密度低存储：对象头、实例数据、对齐填充部分 导致JVM中有效信息的存储密度很低1.1.2 垃圾回收Full GC会严重影响性能以及和集群中的心跳信息超时，使得无法进行调优1.1.3 OOM问题影响稳定性1.1.
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2024-04-17 10:02:57
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./bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 -s hdfs://master:9000/flink/checkpoints/d15750eebe118cccb93b4450a008e4d3/chk-158/_metadata -c stream.TestKafkaCheckpoint /var/flink/data/jars/flink-
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2024-03-16 14:03:26
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前言如今，许多用于分析大型数据集的开源系统都是用 Java 或者是基于 JVM 的编程语言实现的。最着名的例子是 Apache Hadoop，还有较新的框架，如 Apache Spark、Apache Drill、Apache Flink。基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据（包括缓存和高效处理）。合理的管理好 JVM 内存可以将 难以配置且不可预测的系统
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2024-08-26 18:54:45
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JVM：JAVA本身提供了垃圾回收机制来实现内存管理现今的GC（如Java和.NET）使用分代收集（generation collection），依照对象存活时间的长短使用不同的垃圾收集算法，以达到最好的收集性能。以Java为例，整个Java堆可以切割成为三个部分：Young：Eden：存放新生对象。Survivor：存放经过垃圾回收没有被清除的对象。semi-Spaces：和Survivor做C
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2024-05-21 13:20:26
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在大数据领域，大多数开源框架（Hadoop、Spark、Storm）都是基于JVM运行，但是JVM的内存管理机制往往存在着诸多类似OutOfMemoryError的问题，主要是因为创建过多的对象实例而超过JVM的最大堆内存限制，却没有被有效回收掉，这就在很大程度上影响了系统的稳定性，尤其对于大数据应用，面对大量的数据对象产生，仅仅靠JVM所提供的的各种垃圾回收机制很难解决内存溢出的问题。在开源
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2024-04-27 20:10:34
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本文主要简单介绍TaskManager的内存管理策略，以下均为笔者个人观点，欢迎大家批评指正。一 、内存布局在flink中，TaskManager内存主要分为三大块JVM使用的内存网络内存池Flink自己管理的内存 Flink自己管理的内存：这个内存，指的是flink的预留内存，这部分内存可以在jvm堆内，也可以在jvm堆外，若如此(在堆外)，这部分内存不会受jvm管辖。照
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2024-02-12 08:47:10
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在讲Flink管理内存之前要了解下Flink为什么要自己实现内存管理一、Flink为什么要自己实现内存管理在大数据领域，大多数数据相关的开源框架（Hadoop、Spark、Storm）都是基于JVM运行的，但是JVM的内存管理机制往往存在着诸多类似OutOfMemoryError的问题，主要是因为创建过多的对象实例而超过JVM的最大堆内存限制，却没有被有效回收掉，这在很大程度上影响了系统的稳定性，
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2024-02-21 14:37:34
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JVM：JAVA本身提供了垃圾回收机制来实现内存管理现今的GC（如Java和.NET）使用分代收集（generation collection），依照对象存活时间的长短使用不同的垃圾收集算法，以达到最好的收集性能。以Java为例，整个Java堆可以切割成为三个部分：Young：
Eden：存放新生对象。Survivor：存放经过垃圾回收没有被清除的对象。semi-Spaces：和Sur
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2024-06-21 09:41:43
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网络流控网络流控的作用如上是一张网络流控的图，Producer的吞吐率是2MB/s，Consumer是1MB/s，此时在网络通信时Producer的速度是比Consumer要快的，有1MB/s的速度差。假定两端都有一个Buffer，Producer端有一个发送用的Send Buffer，Consumer端有一个接收用的Receive Buffer，在网络端的吞吐率是2MB/s，5s后Receive
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2024-03-24 18:14:37
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在运行PHP程序，通常会遇到“Fatal Error: Allowed memory size of xxxxxx bytes exhausted”的错误, 这个意味着PHP脚本使用了过多的内存，并超出了系统对其设置的允许最大内存。解决这个问题，首先需要查看你的程序是否分配了过多的内存，在程序没有问题的情况下，你可以通过一下方法来增加PHP的内存限制(memory_limit)。检查php的内存限
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2023-11-30 16:40:36
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一、简介JobManager 具有许多与协调 Flink 应用程序的分布式执行有关的职责：它决定何时调度下一个 task（或一组 task）、对完成的 task 或执行失败做出反应、协调 checkpoint、并且协调从失败中恢复等等。这个进程由三个不同的组件组成ResourceManager、Dispatcher、JobMaster。需对JobManager 内存详细了解，以及内存在整体上以及细
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2024-03-18 08:28:49
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Flink1.12-之内存管理1、前言flink为了让用户更好的调整内存分配，达到资源的合理分配，在Fllink1.10引入了TaskManager的内存管理，后续在Flink1.11版本引入了JobManager的内存管理，用户可以通过配置的方式合理的分配资源。不管是TaskManager还是JobManager都是单独的JVM进程，他们共用一套内存模型抽象（TaskManager的内存模型更加
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2024-04-15 10:56:48
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了解flink内存管理对理解flink作业有很大的帮助，也可以解决一些程序运行问题，所以接下来进行flink的内存管理学习 本次学习的主要资料来源是flink中文学习网站 ververiva.cn 上图是flink资源调度划分，job是任务级别的，task是进程级别，进程级别是程序执行的最小单位，所以我将详细了解task的内存管理情况 如下图所示，看上去有点眼花缭乱，怎么一个小小的slot里要区分
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2024-04-27 17:38:23
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1、引入Flink内存管理：自己管理自己内存的基于JVM的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存中，不得不面对JVM存在的几个问题Java 对象存储密度低。一个只包含 boolean 属性的对象占用了16个字节内存：对象头占了8个，boolean 属性占了1个，对齐填充占了7个。而实际上只需要一个bit（1/8字节）就够了。Full GC 会极大地影响性能，尤其是为了处理更大数据而开了很大内存空
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2024-03-15 06:20:06
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Flink是jvm之上的大数据处理引擎，jvm存在java对象存储密度低、full gc时消耗性能，gc存在stw的问题，同时omm时会影响稳定性。同时针对频繁序列化和反序列化问题flink使用堆内堆外内存可以直接在一些场景下操作二进制数据，减少序列化反序列化的消耗。同时基于大数据流式处理的特点，flink定制了自己的一套序列化框架。flink也会基于cpu L1 L2 L3高速缓存的机制以及局部
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2024-08-29 20:27:11
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Flink内存管理庞大而复杂，其究竟划分为哪些结构，又是为什么这么划分，Flink版本迭代过程中内存模型又有何变化，这都是需要关注的问题，本文结合Flink源码与官方文档总结了Flink内存管理的重点内容。有问题的地方，还请批评指正~ 文章目录一. Flink1.10及以上版本内存管理1.1 TaskManager内存组成与配置1.2 JobManager内存组成与配置1.3 内存管理源码解析二.
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2024-03-21 14:36:57
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