Flink 写 Hive 内存管理器：新的内存分配小于最小分配大小_flink 报 total allocation exceeds 50% of head memor-优快云博客

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本文探讨了在Flink处理大数据时遇到的内存管理问题，特别是当分配给Hive任务的内存小于最小分配大小时。文章解释了问题的背景，分析了Flink和Hive内存管理的差异，并提供了通过调整Flink配置参数来解决问题的方法，以确保任务正常执行。

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Flink 写 Hive 内存管理器：新的内存分配小于最小分配大小

大数据处理中，Apache Flink 和 Apache Hive 是两个非常重要的框架。然而，在使用 Flink 写 Hive 时，可能会遇到一些内存管理方面的问题。本文将讨论一种常见的问题，即 “Memory allocation smaller than the minimum allocation size”，并给出解决方案。

首先，我们需要了解一下这个问题的具体背景。在 Flink 中，内存管理是由 MemoryManager 来实现的。MemoryManager 负责分配和管理任务所需的内存资源。在执行 Hive 查询时，Flink 会为每个任务分配一定数量的内存，以确保任务能够顺利执行。然而，有时候会出现这样的情况：分配给任务的内存大小小于最小分配大小，从而导致任务无法正常执行。

那么，为什么会出现这种情况呢？这主要是由于 Flink 和 Hive 在内存管理方面存在一些差异导致的。在 Hive 中，任务的内存分配是基于 MapReduce 模型来设计的，而 Flink 则是基于流式处理模型。因此，在将 Hive 作为任务写入 Flink 时，需要注意两者之间的内存管理差异。

为了解决这个问题，我们可以通过调整 Flink 的内存配置参数来实现。下面是一个示例代码，展示了如何在 Flink 中针对 Hive 任务进行内存管理࿱