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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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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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
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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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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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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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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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 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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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
一、优化方向：有五个方向：flink、elasticsearch、kafka、主机、数据过滤和代码；Flink：以下是我们实际在用的优化方法归纳。Job：这一方向一般由管理侧（如paas）进行优化，例如：（1）把JobManager的jvm上限从1G提升到3G。在22年9月中旬的优化中，对运行稳定性效果的提升明显，峰值jvm占用比从98.6%降低到45%，压测不再出现job因内存问题卡掉的情况；（
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2024-03-18 09:23:29
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目录资源配置调优Task Manager内存模型分配CPU资源并行度设置状态及CheckPoint调优RocksDB大状态调优CheckPoint设置反压处理数据倾斜处理Job优化FlinkSQL调优常见故障排除 资源配置调优资源配置概述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
这两天正好在看现在比较火的大数据流处理框架flink,熟悉了flink的搭建过程，还是比较简单的，于是便了解了一下flink的配置文件安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置、日志的配置文件、zk 配置、Flink SQL Client 配置。 1、flink-conf.yaml （1）、基础配置 # jobManager 的IP地址
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2023-09-06 19:34:18
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本文介绍的内存配置方法只适用于Flink 1.10及以上版本
相关配置详细说明: Flink Config配置 Flink 进程的内存Flink JVM 进程的进程总内存（Total Process Memory）包含了由 Flink 应用使用的内存（Flink 总内存）以及由运行 Flink 的 JVM 使用的内存。 Flink 总内存（To
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2023-07-21 22:53:15
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准备final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.registerJobListener(new JobListener() {
@Override
public void onJobSubmitted(@Nullable JobCli
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2024-02-28 10:17:59
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直接上官网 配置 JobManager 内存 | Apache Flink配置 JobManager 内存 # JobManager 是 Flink 集群的控制单元。 它由三种不同的组件组成：ResourceManager、Dispatcher 和每个正在运行作业的 JobMaster。 本篇文档将介绍 JobManager 内存在整
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2023-10-04 22:54:07
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我们在这一课时将讲解 Flink 常见的部署模式：本地模式、Standalone 模式和 Flink On Yarn 模式，然后分别讲解三种模式的使用场景和部署中常见的问题，最后将讲解在生产环境中 Flink 集群的高可用配置。Flink 常见的部署模式环境准备在绝大多数情况下，我们的 Flink 都是运行在 Unix 环境中的，推荐在 Mac OS 或者 Linux 环境下运行 Flink。如果
摘要：本文主要分享 Flink 的 CheckPoint 机制、反压机制及 Flink 的内存模型。对这3部分内容的熟悉是调优的前提，文章主要从以下几个部分分享：
1. 原理剖析
2. 性能定位
3. 经典场
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2024-06-17 19:42:01
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