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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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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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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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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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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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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./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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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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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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Flink 幕后之内存管理引言目前很多大数据处理框架，例如Hadoop、Spark、Storm、Flink等。它们都基于JVM语言开发（java or scala)，运行在JVM上。为了加速合并或者排序（基于磁盘的方式通常要慢一些），需要将数据加载到内存中，由于数据量巨大，对内存是不小的压力。数据存储最简单的做法是将封装成对象直接存储到如List或者Map这样的数据结构中。这种做法会
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2023-12-18 16:29:43
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1. 简介自从2003-2006年，Google发表了三篇著名的大数据相关论文（Google FS，MapReduce，Big Table）后，内存问题一直困扰大数据工程师们。这一问题从MR1.0一直延续到Spark时代，从Spark晚期版本试图由应用程序自行管理内存后，人们才初步解决了内存问题。使用原生的JVM内存管理会带来如下的致命问题：JVM对象存储密度低，在32位系统或开启指针压缩的64位
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2024-04-17 10:02:51
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概述在分布式实时计算领域，怎样让框架/引擎足够高效地在内存中存取、处理海量数据是一个非常棘手的问题。在应对这一问题上Flink无疑是做得非常杰出的，Flink的自主内存管理设计或许比它自身的知名度更高一些。正好近期在研读Flink的源代码。所以开两篇文章来谈谈Flink的内存管理设计。Flink的内存管理的亮点体如今作为以Java为主的(部分功能用Scala实现。也是一种遵循JVM规范并依赖JVM
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2024-08-19 11:39:10
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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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流计算中可能有各种方式来保存状态：窗口操作使用 了KV操作的函数继承了CheckpointedFunction的函数
当开始做checkpointing的时候，状态会被持久化到checkpoints里来规避数据丢失和状态恢复。选择的状态存储策略不同，会导致状态持久化如何和checkpoints交互。1.可用的状态持久化策略Flink提供了三种持久化策略，如果没有显式指定，则默认使用MemorySt
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2023-07-11 17:11:42
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