如今，大数据领域的开源框架（Hadoop，Spark，Storm）都使用的 JVM，当然也包括 Flink。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，这就不得不面对 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
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2024-05-05 22:49:44
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文章目录前言一、参数解释1.MaxOutOfOrderness2.Allowedlateness二、区别说明总结 前言WaterMark参数MaxOutOfOrderness和窗口函数中的Allowedlateness参数区别提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、参数解释1.MaxOutOfOrdernesssource.map(...//省略不必要代码)
// 定义
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2024-06-03 12:57:11
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OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded 是 JVM 中的一种错误，表示垃圾回收器在处理内存时效率低下。这种情况通常意味着 JVM 在进行垃圾回收时，花费了超过98%的时间，但只回收了不到2%的内存。这表明应用程序面临严重的内存压力，可能无法继续正常运行
tomcat修改jvm内存 内存大小： Xms256M Xmx512M XX:PermSize=256m XX:MaxNewSize=256m XX:MaxPermSize=512m Djava.awt.headless=true 这个是我的 一般项目这个内存大小够用了 一 直接修改tomcat &
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2019-05-27 16:50:00
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flink 的内存管理flink是基于jvm实现内存管理的，但是它是自己管理自己的jvm,没有使用jvm的。1、为什么flink要自己管理jvm?说下jvm在大数据上有什么问题？1、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。 2、Full GC
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2024-03-06 08:36:03
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一、flink集群部署 (一)、standalone方式flink-1.9.2 搭配 jdk-1.8.0_271 1、cd flink_1.10.1 2、cd conf 3、vim flink-conf.ymal 注：jobmanager：spark中的driver，管理job，生成执行图，将任务分配给taskmanager，是一个jvm进程 t
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2024-05-07 19:29:58
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flink架构Job Managers（master）：作业管理器，负责任务安排、协调检查点、协调故障恢复等Task Managers（worker）：任务管理器，接收master的任务调度，并在本地执行相关任务在worker节点上，会启动一个TaskManagersRunner的进程，来接收master的任务调度一个worker包含至少一个任务槽，每个任务槽表示worker内存资源的
第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。 提交方式主要是yarn-per-job，资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定。 标准的Flink任务提交脚本（Generic CLI 模式），从1.11开
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2024-08-29 20:31:33
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6. TaskManager在集群启动过程中起到什么作用？TaskManager的启动流程较为简单： 启动类：org.apache.flink.runtime.taskmanager.TaskManager 核心启动方法 ： selectNetworkInterfaceAndRunTaskManager 启动后直接向JobManager注册自己，注册完成后，进行部分模块的初始化。7. Flink
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2024-04-28 20:20:19
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目前，大数据计算引擎主要使用Java或基于JVM的编程语言实现的，例如Apache Hadoop，Apache Spark，Apache Drill，Apache Flink等。但同样会面临一个问题，就是如何在内存中存储大量的数据（包括缓存和高效处理）。JVM内存管理的不足：1）Java对象存储密度低。Java的对象在内存中存储包含3个主要部分：对象头，实例数据，拆分填充部分。例如，一个只包含bo
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2024-02-04 22:12:19
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监控机制的必要性：对于需要7 * 24小时不间断运行的流式计算程序来说，能实时监控程序运行状况、出现异常告警能立即响应并快速定位问题是必须具备的能力。所以在对监控的设计上Flink也是下了一定功夫的，在其官网也是有非常多的介绍。Flink Metric内置的监控涵盖面丰富，支持：1 系统级别的监控：CPU状态信息、内存状态信息等（默认关闭，需要更改配置文件打开，且lib目录下需要添加相关依赖jar
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2024-02-25 18:50:23
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java中有几个难兄难弟，比如我昨天写的java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace和今天要写的java.lang.OutOfMemoryError:GCoverheadlimitexceeded等。要搞清这些知识，就需要深入的理解JVM底层原理和实现机制。那么我们今天就具体来说说java.lang.OutOfMemoryError:GCoverheadlimi
原创
2021-03-22 22:44:09
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java中有几个难兄难弟，比如我昨天写的java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace和今天要写的java.lang.OutOfMemoryError:GCoverheadlimitexceeded等。要搞清这些知识，就需要深入的理解JVM底层原理和实现机制。那么我们今天就具体来说说java.lang.OutOfMemoryError:GCoverheadlimi
原创
2021-05-05 09:52:45
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The Cisco ASR 1000 is Cisco's new enterprise and service provider router. With this new router comes new caveats and platform restrictions. One of which is the interface counters.The 'show interface
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2019-06-28 21:27:21
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本文主要介绍一些flink内存模型、参数配置、性能监控相关知识，直接先上一个思维导图。Flink 性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。一、资源配置调优内存模型详解1. JVM 特定内存JVM 本身使用的内存，包含 JVM 的 metaspace 和 over-headJV
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2023-08-18 16:42:42
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当我们在使用 Apache Spark 进行分布式计算时，常常会遇到“spark overhead”问题。所谓的“spark overhead”是指由于过多的执行时间被分配给了调度、管理和数据传输等开销，导致实际计算资源的使用效率降低。这篇博文将详细记录解决该问题的过程，帮助大家优化 Spark 作业。
## 环境准备
在解决“spark overhead”问题之前，首先需要准备好开发环境及依
# Redis Overhead
## Introduction
Redis is an open-source, in-memory data structure store that can be used as a database, cache, and message broker. It is known for its high performance and low laten
原创
2023-09-12 18:09:24
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Flink内存管理 1.1问题引入 Flink本身基本是以Java语言完成的，理论上说，直接使用JVM的虚拟机的内存管理就应该更简单方便，但Flink还是单独抽象出了自己的内存管理 因为Flink是为大数据而产生的，而大数据使用会消耗大量的内存，而JVM的内存管理管理设计是兼顾平衡的，不可能单独为了大数据而修改，这对于Flink来说，非常的不灵活，而且频繁GC会导致长时间的机器暂停应用，这对于大数
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2024-03-22 14:49:58
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Flink在流上最大的特点，就是引入全局snapshot， CheckpointCoordinator做snapshot的核心组件为， CheckpointCoordinator /**
* The checkpoint coordinator coordinates the distributed snapshots of operators and state.
* It tr
Flink 中的 Slot、Task、Subtask、并行度 1.并行度2.Task 与线程3.算子链与 slot 共享资源组4.Task slots 与系统资源5.总结我们在使用 Flink 时，经常会听到 task，slot，线程 以及 并行度1.并行度特定算子的子任务（subtask）的 个数 称之为 并行度（parallel）。一般情况下，一个 数据流的并行度 可以认为是其
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2024-09-13 22:10:40
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