一、运行时组件 Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作：作业管理器（JobManager）、资源管理器（ResourceManager）、任务管理器（TaskManager），以及分发器（Dispatcher）。 因为Flink 是用Java 和Scala 实现的，所以所有组件都会运行在Java 虚拟机上。每个组件的职责如下：1、作业管理器（JobMan
转载
2024-06-03 21:18:19
60阅读
This blog post describes some configuration options that will help you to efficiently manage the memory size of the RocksDB state backend in Apache Fl
转载
2020-06-03 17:13:00
83阅读
2评论
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.
转载
2024-04-17 10:02:57
58阅读
IE浏览器的快捷方式图标，只需进行如下操作：在桌面点击鼠标右键，在右键菜单中选择“属性”命令，在打开的“显示 属性”对话框中选择“桌面”选项卡，单击“自定义桌面”按钮，打开“桌面”项目对话框。在“常规”选项卡的“桌面图标”栏中选择所需项目的复选框，然后单击“确定”返回上一级对话框，再单击“应用”按钮即可。 70.设定系统异常停止时Windows XP的对应策略 我们还可以在
序本文主要研究一下flink的MemorySegmentMemorySegmentflink-release-1.7.2/flink-core/src/main/java/org/apache/flink/core/memory/MemorySegment.java@Internal
public abstract class MemorySegment {
@SuppressWarni
转载
2024-08-08 11:54:37
65阅读
Our OpenResty® open source web platform is known for its high execution speed and also small memory footprint. We have users running complex OpenResty applications inside embedded system devices like
原创
2021-05-28 22:23:10
248阅读
flink sql任务出现一直循环重启，报错 java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace ，通过调整taskmanager.memory.jvm-metaspace.size来增加Metaspace的大小
线上任务一直出现以下错误导致一直重启，然后一直因为这个错误挂掉org.apache.flink.shaded.guav
转载
2024-06-20 07:24:00
75阅读
一、Alluxio简介1.没有Alluxio大数据生态圈的现状1.大数据生态圈中存在大量的计算引擎和应用程序，比如spark，MapReduce,Flink等。
2.大数据生态圈中也存在大量的存储引擎，比如HDFS,S3,Swift,GFS等。
3.计算引擎要访问存储引擎中的数据，就形成大量的连接信息。规范接口都不统一。2.Alluxio在大数据生态圈的地位1.Alluxio是计算引擎和存储引擎之
转载
2024-03-25 15:19:00
70阅读
世界上最遥远的距离是我打开了世界杯，电脑却蓝屏了。电脑蓝屏是大家最常见的问题之一，那么电脑蓝屏之后究竟该怎么解决？5月30日消息，联想官方微博介绍，蓝屏一般是两种情况引起：硬件问题或软件问题。硬件问题：内存、硬盘、主板等出了问题，这个时候可以先修一修，修不好就要更换零件。软件问题：病毒、驱动，软件兼容性、系统漏洞、恶意程序等。其实蓝屏到底是怎么引起的，电脑都已经告诉我们了，最后出错的蓝屏画面会有一
转载
2024-04-09 09:09:30
466阅读
Flink源码阅读----04源码分析1.MemorySegmentHeapMemorySegment和HybridMemorySegment都是MemorySegment类的子类HeapMemorySegment表示此类表示由Flink管理的堆内存。该段由字节数组支持，并具有针对基本类型的随机放置和获取方法，以及比较和交换方法。此类专门用于堆内存的字节访问和字节复制调用，同时重用MemorySe
转载
2024-05-30 14:12:52
85阅读
打开开始——运行键入“ c”确定打开组策略，找到管理模板——Windows组件——共享文件夹，把不需要的共享全部设置禁用关闭即可。然后再点开始——运行键入“ c”打开计算机管理，找到共享文件，就可以看到你的系统都有哪些正在共享，就可以点击禁用即可关IPCA、修改注册表，去除默认共享(WIN2000)在注册表编辑器(regedit。exe)中依次找到“HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTE
转载
2024-10-28 18:11:05
23阅读
一、Flink： 1，说说Flink的内存管理是如何做的？ Flink并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink 大量的使用了堆外内存。如果需要处理的数据超出了内存限制，则会将部分数据 存储到硬盘上。Flink 为了直接操作二进制数据实现了自己的序列化框架。 理论上 Flink 的内存管理分为三部分： Network Buffers：这个是在 TaskMa
作者：董伟柯，腾讯 CSIG 高级工程师概要Flink 的新版内存管理机制，要追溯到 2020 年初发布的 Flink 1.10 版本。当时 Flink 社区为了实现三大目标：流和批模式下内存管理的统一，即同一套内存配置既可用于流作业也可用于批作业管控好 RocksDB 等外部组件的内存，避免在容器环境下用量不受控导致被 KILL消除不同部署模式下配置参数的歧义，消除 cut-off 等参数语义模
Flink中通过MemoryManager来管理内存。在MemoryManager中，根据要管理的内存的总量和和每个内存页的大小得到内存页的数量生成相应大小数量的内存页来作为可以使用的内存。public MemoryManager(long memorySize, int numberOfSlots, int pageSize,
MemoryType memor
转载
2024-03-18 07:15:47
85阅读
这里目录标题1.简介2、Flink 搭建3、Flink 运行架构4、程序与数据流（DataFlow）5、Flink 流处理API6、Window 窗口机制6.1、策略6.2、类型6.3、Windows API6.3.1. 滚动窗口(Tumbling Window)6.3.2. 滑动窗口(Sliding Window)6.3.3. 会话窗口（session windown）6.3.4. 全局窗口(
转载
2024-05-15 14:05:05
72阅读
1.概述摘要：本文整理自 Apache Flink 引擎架构师、阿里巴巴存储引擎团队负责人梅源在 Flink Forward Asia 2021 核心技术专场的演讲。本次演讲内容围绕 Flink 的高可用性探讨 Flink 新一代流计算的核心问题和技术选型，包括：Flink 高可用流计算的关键路径 容错 (Fault Tolerance) 2.0 及关键问题 数据恢复过程 稳定快速高效的 Chec
转载
2024-05-21 14:57:54
136阅读
3. Manage Instance Memory Structures 3.1 Create a view owned by user SYS that lists the packages,procedur...
转载
2014-03-25 15:30:00
32阅读
2评论
## 项目方案：禁用 MySQL 的 Memory 临时表
### 背景与目的
在 MySQL 数据库中，Memory（HEAP）临时表是存储在内存中的表，具有较快的访问速度。然而，使用 Memory 表可能导致一些意外问题，例如内存溢出和数据丢失。为了提高系统的稳定性和数据安全性，禁用 Memory 临时表是一种有效的解决方案。
本项目旨在提供一种针对 MySQL 的 Memory 临时表
原创
2024-08-19 04:20:49
58阅读
背景示例源码解析AbstractJdbcCatalogPostgresCatalog背景1.11.0 之前，用户如果依赖 Flink 的 source/sink 读写关系型数据库或读取 changelog 时，必须要手动创建对应的 schema。但是这样会有一个问题，当数据库中的 schema 发生变化时，也需要手动更新对应的 Flink 任务以保持类型匹配，任何不匹配都会造成运行时报错使作业失败
转载
2024-06-03 22:23:04
18阅读
问题描述最近在开发Flink任务过程当中发现了一个比较奇怪的问题，在Flink上多次提交任务后会出现一个OOM的异常，意思是Flink的内存已经满了，无法再提交新的任务。如下： 其中有这么一句：If the error persists (usually in cluster after several job (re-)submissions) then there is probably a
转载
2024-04-20 15:37:53
198阅读
