Flink报错：直接缓冲区内存不足

最新推荐文章于 2025-05-21 09:47:27 发布
最新推荐文章于 2025-05-21 09:47:27 发布
阅读量857 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： flink 大数据
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevEnigma/article/details/132594075
大数据 专栏收录该内容
178 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
在处理大数据时，Apache Flink可能出现'OutofMemoryError: Direct buffer memory'错误，这通常由直接缓冲区内存不足引起。直接缓冲区是Java NIO用于提高I/O性能的内存区域。解决方案包括增加JVM直接缓冲区大小、调整Flink内存配置参数，如`taskmanager.memory.size`、`flink.memory.total-size`、`taskmanager.network.memory.min`和`taskmanager.network.memory.max`，以及优化Flink应用程序和状态管理。通过这些措施，可以有效解决内存不足问题并确保Flink高效运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Flink报错：直接缓冲区内存不足

在大数据处理中，使用Apache Flink作为分布式流处理框架时，有时会遇到"OutofMemoryError: Direct buffer memory"的错误。这个错误表示直接缓冲区内存不足，通常是由于Flink应用程序消耗了所有可用的直接缓冲区内存而导致的。

直接缓冲区是Java NIO库提供的一种用于高效地进行I/O操作的内存缓冲区。它们与Java堆内存中的传统缓冲区不同，直接缓冲区通过使用操作系统的本地内存来存储数据，可以避免在Java堆与本地内存之间的数据拷贝，从而提高了I/O操作的性能。

当Flink应用程序处理大量数据时，它可能会创建大量的直接缓冲区来存储数据或执行一些计算操作。如果没有正确配置直接缓冲区的大小，就有可能导致内存不足的错误。

要解决这个问题，我们可以通过调整直接缓冲区的大小和Flink的配置参数来优化内存的使用。下面是一些可以尝试的解决方案：

  1. 增加直接缓冲区的大小：可以通过修改JVM的启动参数来增加直接缓冲区的大小。可以使用-XX:MaxDirectMemorySize参数来指定直接缓冲区的最大大小。例如，可以将其设置为-XX:MaxDirectMemorySize=2g来指定最大为2GB的直接缓冲区。

  2. 调整Flink的配置参数：Flink提供了一些与内存相关的配置参数，可以根据需求进行调整。其中一

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【Flink】Flink报错OutofMemoryError : Direct buffer memory
九师兄
07-01 4210
文章目录1.背景3.源码分析2.场景22.1 概述3.场景33.1 概述M.参考 1.背景 错误如下 3.源码分析 首先找到readFrom方法 public long readFrom(ScatteringByteChannel channel) throws IOException { return readFromReadableChannel(channel); } 然后看看readFromReadableChannel方法 // Need a method to r
Flink遇到内存错误：直接缓冲区内存不足问题
YbDocker的博客
09-21 872
通过增加JVM的直接内存限制、减少网络流量、优化算子链或者增加任务管理器的内存等方式，可以有效解决这个问题。本文将讨论一种常见的内存错误：OutofMemoryError: Direct buffer memory，并提供相应的解决方案。Flink任务运行在任务管理器上，每个任务管理器都会有一定的内存限制。如果算子链中存在过多的状态或者内存密集型的计算，都可能导致内存溢出。直接缓冲区使用的是JVM的直接内存，默认情况下，其占用的内存大小是有限制的。在Flink任务中，数据的传输是通过网络进行的。
Flink报错OutofMemoryError : Direct buffer memory
weixin_42868529的博客
03-29 4582
1、报错 flink运行一段时间后报错： java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory 截图： 2、原因 根据报错提示和flink在官网上的内存模型，我们可以看到是Direct Memory不够用了 3、解决方法 把task manager的内存和堆外内存调大，从而间接调大Direct Memory flink默认的task manager 内存是1.7G 我们在命令行里调整参数 最后 ...
JDK 1.8 生产环境遇到 OutOfMemoryError: Direct buffer memory 异常时的排查流程和解决方案
最新发布
weixin_37944816的博客
05-21 636
或第三方库（如 Netty）申请，不受 JVM 堆内存管理，需特殊处理。（安装 Buffer Pools 插件）。：修复泄漏 + 显式限制 + 池化分配。：NMT + 代码审查 + 线程分析。这类内存通常由 NIO 的。在 JDK 1.8 生产环境中，：未关闭的流或 Channel。：监控 + 压测 + 代码规范。：直接内存需手动管理，务必确保。会影响性能，仅作为临时手段。：本地代码申请的内存未释放。，可能导致堆外内存失控。（如 Netty 的。⚠️ 警告：频繁调用。
Flink 运行错误 java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
一见
12-16 2664
如遇到如下错误，表示需要调大配置项taskmanager.memory.framework.off-heap.size 的值，taskmanager.memory.framework.off-heap.size 的默认值为 128MB，错误显示不够用需要调大。
FLINK消费kafka 报错java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
ChengYanan的博客
02-19 3028
此问题摘自flink社区，如有问题请留言。 问题描述 flink 消费kafka 报错，kafka中的数据目前也不大，10个g左右 有时候几个小时报错，有时候3，5分钟报错，是不是kafka的参数没有设置好呢？目前jvm设置为16G，TM 内存也设置比较高的 Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory. The direct out-of-memory error has occurred. This can mean two .
Flink报错：缺少网络缓冲区
AlianBlank的博客
08-12 913
Insufficient number of network buffers”（缺少网络缓冲区）错误是在 Flink 运行作业时可能会遇到的一个问题。本文介绍了这个错误的原因，并提供了调整任务并行度、增加网络缓冲区数量以及优化算子内存使用的解决方案。希望能够帮助读者排除这个问题，并顺利运行 Flink 作业。如果问题仍然存在，建议查看 Flink 官方文档或者寻求相关社区的支持。
Flink报错：java.io.IOException: Insufficient number of network buffers
九师兄
12-03 3460
1.美图 2.概述 Flink的master与worker进程有不同的内存需求。Master进程主要管理计算资源（也就是ResourceManager）以及协调applications的执行（也就是JobManager）。而worker进程的需要进行各类计算并处理数据（可能是大量数据）。 一般来说，master进程的内存需求并不是特别大。默认情况下，它使用1GB的JVM堆内存。如果一个master...
【Flink】Flink内存调优
HHoao的博客
08-24 2257
基于 JVM 内存存在一些问题，并且在大数据场景下，无法在内存中存储海量数据，计算效率无法提高。Flink 社区采用自主内存管理设计，设计了两种内存模型 JobManager 内存模型和 TaskManager 内存模型。
Spark学习笔记:OutOfMemoryError-Direct buffer memory (OOM)
cout<<"Hello World!";
03-14 6648
OOM可能的原因有以下几点： 1. 用户代码 off heap: 资源释放不当, 例如加载文件资源次数过多, 且不正常关闭, 例如多次调用ClassLoader().getResourceAsStream 2. Driver端 DirectMemory: 拉取Executor端Task Result数据回Driver节点时, 此处消耗的DirectMemory内存 = conf.getInt("spark.resultGetter.threads", 4) * TaskResultSize 3. E
RocketMQ Broker 出现OutMemoryError: Direct Buffer memory
bobo哥写字的地方
01-02 2144
一起来看看RocketMQ DirectMemory OOM的问题
DirectBuffer及内存泄漏
热门推荐
周宏亮G的日志
06-28 1万+
创建Buffer对象时，可以选择从JVM堆中分配内存，也可以OS本地内存中分配，由于本地缓冲区避免了缓冲区复制，在性能上相对堆缓冲区有一定优势，但同时也存在一些弊端。两种缓冲区对应的API如下：JVM堆缓冲区：ByteBuffer.allocate(size)本地缓冲区：ByteBuffer.allocateDirect(size)从堆中分配的缓冲区为普通的Java对象，生
Direct buffer memory
weixin_42681190的博客
11-11 611
Direct buffer memory NIO错误，检查NIO
发生java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
Viking的博客
12-04 1万+
下面是在掉坑了，出现了一次 java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory 错误后的总结。发生原因：用来 nio ，但是 direct buffer 不够解决办法1）检查是否直接或间接使用了 nio ，例如手动调用生成 buffer 的方法或者使用了 nio 容器如 netty， jetty， tomcat 等等；2）-XX:MaxDirect
关于Memcached Java Client 的 Direct buffer memory
breezylee09的专栏
04-02 286
转：http://acooly.iteye.com/blog/1120770 Memcached Java Client 版本差异   公司目前使用的是2.5.1版本的memcached java client.目前官方最新版本是2.6.1，是基于全新的performance分支，由Schooner中国团队开发。 •  王新根，new.root@gmail.com； •  李蒙，jow...
java NIO 报OutOfMemory:Direct buffer memory
u010199493的博客
07-17 1191
1.NIO底层使用了ByteBuffer.allocteDirect(capability)来分配缓存，这种方式是分配OS本地内存，不属于GC管辖范围。 2.本地内存在JAVA中有一个对应的包装类DirectByteBuffer，该类属于Java类，适当的时候会被GC回收，当它被回收前会调用本地方法把直接内存给释放了，所以本地内存可以随DirectByteBuffer对象被回收而自动回收，貌似没...
Flink任务提交卡死问题解决方案：内存预留不足导致大数据处理中的内存问题
pytorchCode的博客
08-28 798
为了解决这个问题，我们需要增加作业管理器和任务管理器的内存限制，并为任务分配足够的内存资源。本文提供了一个简单的Flink任务示例和相应的配置文件，帮助您解决内存预留不足的问题。为了解决内存预留不足的问题，我们需要调整Flink作业管理器的相关配置。具体而言，我们需要增加作业管理器的内存限制，并为任务分配足够的内存资源。当提交Flink任务时，任务可能会长时间处于"创建中"的状态，无法进入正常的执行状态。接下来，我们将提供一个简单的Flink任务示例，以演示如何使用上述配置解决内存预留不足问题。
OutOfMemoryError Direct buffer memory
Ms.Fox的专栏
01-17 1222
查了好多， https://blog.youkuaiyun.com/jiangguilong2000/article/details/42297873 把内存数据dump下来，查看使用的比例，发现是netty底层占用异常。这里说的是 Netty.4.0.24.final版本有个bug,原因是因为缓冲区的数据如果超过了max_capacity的话，if(size==maxCapacity){....}...
python安装 apache-flink 报错：error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsoft C++ Build Tools": https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/
03-25
<think>嗯，用户想在Windows上用pip安装apache-flink，结果遇到了Microsoft Visual C++ 14.0缺失的错误。这个问题我之前也碰到过，可能是在安装需要编译的Python包时出现的。首先，我需要确认这个错误的具体原因。根据引用内容，很多类似的问题都是因为缺少Visual C++构建工具导致的，比如安装talib、flash-attn时的情况。所以，用户的问题很可能也是同样的情况。 接下来，我要考虑解决方法。用户可能需要安装Microsoft Visual C++ Build Tools。根据引用中的信息，解决方法有两种：在线安装和离线安装。在线安装的话，用户需要下载Visual Studio Installer，然后选择C++构建工具。而离线安装的话，可以下载离线包，这样适合网络不好或者需要多次安装的情况。此外，用户可能需要更新setuptools和wheel，因为有时候旧版本的这些工具可能导致编译问题。还有一个可能的替代方案是寻找预编译的whl文件，避免本地编译，这样就不需要安装构建工具了。 不过，我需要确认apache-flink是否确实需要编译。可能这个包有依赖项需要C++扩展，或者它本身包含需要编译的部分。如果用户安装的是官方PyPI上的包，可能需要检查其文档是否有特别说明。另外，用户可能在使用较旧版本的Python或pip，所以建议升级pip和setuptools也是一个好步骤。 需要注意的是，如果用户没有管理员权限，离线安装可能会更复杂，或者需要寻求其他方法。此外，安装Visual Studio Build Tools可能需要较大的磁盘空间，用户需要确保有足够的空间。如果用户只是想快速解决问题，使用预编译的whl文件可能是最快的，但需要确认是否有适用于其Python版本和系统架构的whl文件。 总结一下，解决方法步骤应该是：首先尝试在线安装构建工具，如果不行再考虑离线安装，同时更新pip和setuptools，或者寻找预编译的包。此外，用户可能需要检查apache-flink的安装文档，看看是否有其他依赖或安装建议。</think>### 分步解决方案 #### 问题背景 安装$apache-flink$时提示**Missing Microsoft Visual C++ 14.0**，是因为该库包含需要编译的C/C++扩展组件，而Windows系统缺少编译依赖的构建工具[^1][^2]。 --- ### 方法一：在线安装Microsoft Visual C++构建工具 1. **下载安装Visual Studio Build Tools** 访问 [Microsoft C++ Build Tools](https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/)，下载并运行安装程序。 - 在安装界面勾选 **"C++ 生成工具"** 和 **"Windows 10 SDK"**[^3] - 安装完成后重启系统 2. **更新pip和构建工具** ```bash python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` 3. **重新安装apache-flink** ```bash pip install apache-flink ``` --- ### 方法二：离线安装构建工具（推荐网络受限环境） 1. **下载离线安装包** 从微软官方或可信渠道获取离线安装包（如`vs_BuildTools.exe`），参考[优快云博客提供的资源](https://download.youkuaiyun.com/download/qq_38380025/88538508)[^2]。 2. **静默安装** 通过命令行执行安装（需管理员权限）： ```bash vs_BuildTools.exe --quiet --norestart --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools ``` 3. **验证安装** 检查系统环境变量是否包含`CL.exe`路径（通常在`C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2022\BuildTools\VC\Tools\MSVC\版本号\bin\Hostx64\x64`）[^3]。 --- ### 方法三：使用预编译的二进制包 若仍无法解决，尝试寻找$apache-flink$的预编译`.whl`文件： 1. 访问 [Python非官方二进制包库](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/) 2. 搜索`apache_flink`并下载与Python版本、系统架构匹配的`.whl`文件 3. 通过pip安装： ```bash pip install 下载路径\apache_flink-版本号-cpXX-abi3-win_amd64.whl ``` --- ### 验证安装 ```python import apache_flink print(apache_flink.__version__) # 输出版本号即表示成功 ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值