Flink报错：直接缓冲区内存不足

解决Flink直接缓冲区内存不足的问题
最新推荐文章于 2024-01-02 13:10:05 发布
最新推荐文章于 2024-01-02 13:10:05 发布
阅读量983 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。

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。其中一些重要的参数包括：

    • taskmanager.memory.managed.size：用于指定任务管理器的内存大小。可以根据应用程序的需求适当增加

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Flink遇到内存错误：直接缓冲区内存不足问题
YbDocker的博客
09-21 1034
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】Flink报错OutofMemoryError : Direct buffer memory
九师兄
07-01 4280
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内存管理的理解
epitomizelu的专栏
06-09 852
一，flink的内存结构 1，堆内存 frame heap：flink框架基于jvm运行，本身有很多类对象，存储在堆内存 task heap：用户代码创建的java对象存放在对内存，heapstatebackend使用的内存 2，堆外内存 managed memory：RockDBStateBackend申请的堆外内存，不受flink和jvm管理，可以通过设置rocksdb内存的大小间接控制；批处理算子的排序也会在这块内存进行 direct memory：有flink通过java申请的堆外内存 .
Flink报错OutofMemoryError : Direct buffer memory
weixin_42868529的博客
03-29 4749
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 ...
Flink报错：缺少网络缓冲区
AlianBlank的博客
08-12 970
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消费kafka 报错java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
ChengYanan的博客
02-19 3170
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：java.io.IOException: Insufficient number of network buffers
九师兄
12-03 3504
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内存模型、网络缓冲器、内存调优、故障排除
一个写湿的程序猿
02-14 1710
Flink内存模型、网络缓冲器、内存调优、故障排除1 JVM1.1 JVM 数据运行区1.2 堆内内存（on-heap memory）1.3 GC 算法1.4 堆外内存（off-heap memory）1.5 堆外内存与堆内内存联系1.6 JVM 内存管理缺陷2 Flink 内存管理2.1 Flink 内存模型2.2 JobManager 内存模型2.3 TaskManager 内存模型2.3.1 总体内存2.3.2 JVM Heap (JVM 堆上内存)2.3.3 Off-Heap Mempry(JVM
Flink 运行错误 java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
一见
12-16 2814
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。
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
11-11 631
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
Spark学习笔记:OutOfMemoryError-Direct buffer memory (OOM)
cout<<"Hello World!";
03-14 6793
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
关于Memcached Java Client 的 Direct buffer memory
breezylee09的专栏
04-02 306
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...
RocketMQ Broker 出现OutMemoryError: Direct Buffer memory
bobo哥写字的地方
01-02 2356
一起来看看RocketMQ DirectMemory OOM的问题
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
08-28 899
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。
OOM之Direct buffer memory
lixinkuan的博客
12-22 4065
Java中的常见OOM有： java.lang.StackOverFlowError:栈溢出（其实属于SOFE） java.lang.OutOfMemoryError: java heap space java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffe...
Flink TaskManager内存耗尽引发的重启问题
TechWhiz的博客
09-19 1038
为了解决这个问题，我们可以通过调整TaskManager的内存配置、减少并行任务数量、增加TaskManager的数量、使用状态后端存储中间结果以及优化作业逻辑和内存使用等方法来提供足够的内存给TaskManager使用。每个TaskManager都有自己的内存，增加TaskManager的数量可以提供更多的内存供作业使用。我们设置了TaskManager进程的堆外内存大小为1GB，每个Task的堆内内存大小为128MB，以及每个Task的堆外内存大小为256MB。在这个示例中，我们使用了Flink的。
我在pom.xml里面增加了如下依赖： <dependency> <groupId>org.apache.iotdb</groupId> <artifactId>iotdb-session</artifactId> <version>0.13.3</version> </dependency> 然后这两个类的路径变成： import org.apache.iotdb.tsfile.file.metadata.enums.TSDataType; import org.apache.iotdb.tsfile.write.record.Tablet; 如下两行代码报错： Tablet tablet = new Tablet(deviceId, measurements, types, dataList.size()); sessionPool.insertTablet(tablet);
最新发布
09-20
在0.13.x中，Tablet内部使用一个行缓冲区，我们需要按行添加数据，然后设置rowSize。 4. 写入方法：`sessionPool.insertTablet(tablet)` 在0.13.x中仍然存在，但需要注意的是，Tablet对象必须正确填充数据。 ...
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