flinkcdc并行度 flink 并发度设置

第一部分：Spark优化

1. 并行度

Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每个Spark分区都在2GB的限制内（在Spark2.4.0版本之后去除了该限制），如果有更大的输入，则相应地进行调整。建议设置shuffle的并发度，配置项为 hoodie.[insert|upsert|bulkinsert].shuffle.parallelism，以使其至少达到inputdatasize/500MB。

6. GC调优

请确保遵循Spark调优指南中的垃圾收集调优技巧，以避免OutOfMemory错误。[必须]使用G1 / CMS收集器，其中添加到spark.executor.extraJavaOptions的示例如下：

-XX:NewSize=1g -XX:SurvivorRatio=2 -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/hoodie-heapdump.hprof

-XX:NewSize=1g 
-XX:SurvivorRatio=2 
-XX:+UseCompressedOops 
-XX:+UseConcMarkSweepGC 
-XX:+UseParNewGC 
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 
-XX:+PrintGCDetails 
-XX:+PrintGCTimeStamps 
-XX:+PrintGCDateStamps 
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime 
-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime 
-XX:+PrintTenuringDistribution 
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 
-XX:HeapDumpPath=/tmp/hoodie-heapdump.hprof

上述2个示例一样，一个换行，一个没换行。

7. OutOfMemory错误

如果出现OOM错误，则可尝试通过如下配置处理：spark.memory.fraction=0.2，spark.memory.storageFraction=0.2允许其溢出而不是OOM（速度变慢与间歇性崩溃相比）。

8. 完整的生产配置

spark.driver.extraClassPath /etc/hive/conf
spark.driver.extraJavaOptions -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/hoodie-heapdump.hprof
spark.driver.maxResultSize 2g
spark.driver.memory 4g
spark.executor.cores 1
spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintFlagsFinal -XX:+PrintReferenceGC -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintAdaptiveSizePolicy -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/hoodie-heapdump.hprof
spark.executor.id driver
spark.executor.instances 300
spark.executor.memory 6g
spark.rdd.compress true
 
spark.kryoserializer.buffer.max 512m
spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.shuffle.service.enabled true
spark.sql.hive.convertMetastoreParquet false
spark.submit.deployMode cluster
spark.task.cpus 1
spark.task.maxFailures 4
 
spark.yarn.driver.memoryOverhead 1024
spark.yarn.executor.memoryOverhead 3072
spark.yarn.max.executor.failures 100

第二部分，Flink优化

1、Flink可用优化参数

1. 表参数

• Memory

• Parallelism

• Compaction

只适用于online compaction

2、Flink内存优化

1. 内存参数

2. MOR

• state backend 换成 rocksdb (默认的 in-memory state-backend 非常吃内存)
• 内存够的话，compaction.max_memory 调大些 (默认是 100MB 可以调到 1GB)
• 关注 TM 分配给每个 write task 的内存，保证每个 write task 能够分配到 write.task.max.size 所配置的大小，比如 TM 的内存是 4GB 跑了 2 个 StreamWriteFunction 那每个 write function 能分到 2GB，尽量预留一些 buffer，因为网络 buffer，TM 上其他类型 task (比如 BucketAssignFunction 也会吃些内存)
• 需要关注 compaction 的内存变化，compaction.max_memory 控制了每个 compaction task 读 log 时可以利用的内存大小，compaction.tasks 控制了 compaction task 的并发

注意: write.task.max.size - compaction.max_memory 是预留给每个 write task 的内存 buffer

3. COW

• state backend 换成 rocksdb（默认的 in-memory state-backend 非常吃内存）。
• write.task.max.size 和 write.merge.max_memory 同时调大（默认是 1GB 和 100MB 可以调到 2GB 和 1GB）。
• 关注 TM 分配给每个 write task 的内存，保证每个 write task 能够分配到 write.task.max.size 所配置的大小，比如 TM 的内存是 4GB 跑了 2 个 StreamWriteFunction 那每个 write function 能分到 2GB，尽量预留一些 buffer，因为网络 buffer，TM 上其他类型 task（比如 BucketAssignFunction 也会吃些内存）。

注意：write.task.max.size - write.merge.max_memory 是预留给每个 write task 的内存 buffer。