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文章标签： flink 大数据 big data
于 2022-02-28 17:59:25 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Direction_Wind/article/details/123178756
本文主要探讨了使用Flink进行大数据处理的实践案例，详细介绍了如何利用Flink解决实际问题，涉及实时数据流处理和批处理等核心概念。

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Flink 内存管理
METON的博客
11-01 1927
TaskManager的内存布局 Flink内部并非直接将对象存储在堆上，而是将对象序列化到一个个预先分配的MemorySegment中。MemorySegment是一段固定长度的内存(默认32KB)；也是Flink中最小的内存分配单元。MemorySegment提供了高效的读写方法，它的底层可以是堆上的byte[]，也可以是堆外(off-heap)ByteBuffer。可以把MemorySegment看作Java NIO中的ByteBuffer，Flink还实现了Java的java.io...
Flink内存管理（三）：MemorySegment内存使用场景：托管内存与网络内存
hiliang521的博客
01-21 2441
flink内存管理（三）：MemorySegment内存使用场景：托管内存与网络内存的使用
Flink 内存优化：堆内存与堆外内存配置（解决 OOM 问题）
最新发布
m0_58057606的博客
10-30 280
内存占比公式： $$ \text{总内存} = \text{堆内} + \text{堆外} + \text{托管} + \text{元空间} $$堆外（Off-Heap）**混合模式，合理配置可有效避免 OOM（OutOfMemoryError）。观察 GC 行为，确保 Full GC 频率低于 1 次/小时。Flink 的内存管理采用**堆内（On-Heap）：调整后需进行压力测试，通过。
Flink1.12-之JobManager&TaskManager内存管理
shufangreal的博客
06-26 6772
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的内存模型更加复杂），如下。 该模型由heap和off-heap内存组成，这里有以下3种调整内存的方式，3种方式必
Flink的数据抽象和数据交换过程
liziLove_fengmi的博客
07-21 377
Flink为了避免JVM的固有缺陷 例如java对象存储密度低，FGC影响吞吐和影响等，实现了自主管理内存。 flink内存管理 大数据领域的开源框架（Hadoop，Spark，Storm）都使用的 JVM，当然也包括 Flink。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，这就不得不面对 JVM 存在的几个问题： （1）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bi
flink内存管理，设置思路，oom问题，一文全
Direction_Wind的博客
02-20 5527
这里以flink1.12 的 flink webUI 来展示内存管理，后续版本的内存可能会有变更不一致的地方，详细的解释主要放在taskManager中。
Flink系统知识讲解之：Flink内存管理详解
大数据开发、JAVA开发、人工智能AI
01-12 2288
Flink系统知识讲解之：Flink内存管理详解
Flink任务OOM问题
qq_32068809的博客
04-13 5605
当我们要读取大表时，例如hive表，很容易出现task内存不够用的情况，当这种情况出现时，任务可能会报出GC异常或者TaskManager心跳异常等，如下： 1、java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded 2、java.util.concurrent.TimeoutException: Heartbeat of TaskManager with id 【containerID】 timed out. 这时我们可以观察TaskMana
【内存管理】flink内存管理(一)：内存管理概述：flink主动管理内存原理、flink内存模型
hiliang521的博客
01-19 1883
【内存管理】flink内存管理(一)：内存管理概述
【FLINK 】 Flink on YARN模式下TaskManager的内存分配
Zsigner的博客
09-15 2775
解决背景： 总的ytm分配的不变的情况下怎么划分给堆内内存JVM 一个更大的内存空间 对于心急的同学来说，我们直接先给一个解决方案，后面想去了解的再往下看: 原来的命令，-ytm 8192，分配给taskmanager 的JVM 有3.29G flink run -m yarn-cluster -ynm streaming -ys 3 -p 3 -yjm 2048 -ytm 8192 -c com.xxx.mainClass /home/hadoop/xxx.jar 优化后的命..
第三章 Flink基础理论之内存管理初步介绍
qq_27924553的博客
10-12 930
Flink基础理论之内存管理初步介绍
关于在Flink上多次提交任务导致OOM
weixin_40393421的博客
06-16 3004
最近在开发Flink任务过程当中发现了一个比较奇怪的问题，在Flink上多次提交任务后会出现一个OOM的异常，意思是Flink的内存已经满了，无法再提交新的任务。如下： 其中有这么一句： 该异常确实是多次提交任务后出现的，不禁让人怀疑： 为了验证这个怀疑，就不得不先了解Flink的类加载机制。在Flink中，有两种类加载机制：因为Flink是基于JVM的，所以先回顾下JVM的类加载机制在JVM中，一个类加载的过程大致分为加载、链接（验证、准备、解析）、初始化5个阶段。而我们通常提到类的加载，就是指利用类加
flink的内存管理
weixin_45626756的博客
01-04 2984
背景 之前我们介绍了flink中task的运行机制，以及数据在task线程内部以及不同TaskManager之间的流转过程。其中，网络传输Buffer数据以及task接收Buffer数据都会申请对应的Segment内存段，其中涉及堆内和堆外内存。这里我们从NetworkBuffer资源管理、flink的内存模型和MemorySegment具体分析一下flink中的内存管理机制。 NetworkBuffer资源管理 之前我们介绍了flink中网络传输数据是通过NetworkBuffer的数据结构作为字节容器，
flink内存参数配置学习
cclovezbf的博客
05-05 2310
直接上官网配置 JobManager 内存 | Apache Flink配置 JobManager 内存 # JobManager 是 Flink 集群的控制单元。它由三种不同的组件组成：ResourceManager、Dispatcher 和每个正在运行作业的 JobMaster。本篇文档将介绍 JobManager 内存在整体上以及细粒度上的配置方法。本文接下来介绍的内存配置方法适用于 1.11 及以上版本。
flink内存管理, 增加Task内存大小,减少ManageMemory, network内存的方法
spark_dev的博客
12-30 4011
flink内存管理, 增加Task内存大小,减少ManageMemory, network内存的方法
聊聊flink TaskManager的managed memory
weixin_33950035的博客
02-20 3534
序 本文主要研究一下flink TaskManager的managed memory TaskManagerOptions flink-core-1.7.2-sources.jar!/org/apache/flink/configuration/TaskManagerOptions.java @PublicEvolving public ...
Flink内存优化
lixinkuan的博客
05-26 2303
flink 分别提供了通用和细粒度的内存配置，来满足不同用户的需求。 一、Flink内存模型 Total Process Memory: 包括 flink 应用消耗的内存(Total Flink Memory) 和 JVM 消耗的内存 Total Flink Memory: 包括 JVM heap, managed memory 和 direct memory 如果用户只是使用了 local 模式运行 flink(比如通过idea)，那么只有部分内存配置是生效的，具体配置后面有讲到。 对于集群上
【Flink】Flink内存调优
HHoao的博客
08-24 2381
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。
Flink｜《Flink 官方文档 - 部署 - 内存配置 - 配置 TaskManager 内存》学习笔记
长行
01-17 1288
Flink JVM 进程的进程总内存（Total Process Memory）包含了由 Flink 应用使用的内存（Flink 总内存）以及由运行 Flink 的 JVM 使用的内存。除配置总内存外，另一种配置 Flink 内存的方式是同时设置任务堆内存和托管内存，此时 Flink 会根据默认值或其他配置参数自动调整剩余内存部分的大小。因此，如果已经明确设置了任务堆内存和托管内存，建议不要再设置进程总内存或 Flink 总内存，否则可能会造成内存配置冲突。此外，Flink 也支持更细粒度的内存配置方式。
statusq\u0000~\u0000\u0006L\u0000\u0014这个能转义嘛
02-22
<think>嗯，用户问的是关于转义这个字符串：“statusq\u0000~\u0000\u0006L\u0000\u0014”。看起来他们可能遇到了编码或者转义字符的问题。首先，我需要确认用户提到的“转义”具体是指什么。通常转义有两种情况：一种是编程中的转义序列处理，比如在字符串中将特殊字符表示为反斜杠加上特定字母；另一种是转义字符本身被显示出来，需要还原或转换。 首先，分析这个字符串的结构。字符串中包含多个\u0000这样的Unicode转义序列，可能还有其他的控制字符。例如，\u0000代表空字符，在C语言或类似环境中可能用作字符串结束符，但在其他上下文中可能不可见或导致问题。接下来的部分还有~\u0000\u0006L\u0000\u0014，这里的\u0006是ACK（确认）控制字符，\u0014是设备控制四的字符。这些控制字符在普通文本中不常见，可能会影响显示或处理。 用户可能想知道如何正确显示或处理这些转义序列，或者是否可以将这些转义后的字符转换为可读形式。比如，在编程中处理这样的字符串时，可能需要正确的编码和解码步骤。例如，在Python中，处理这样的字符串可能需要使用decode('unicode-escape')方法，但需要注意原始字符串的编码方式。 另外，字符串中的空字符\u0000可能在某些编程语言或环境中导致问题，比如在C中表示字符串结束，可能导致截断。用户可能在处理数据时遇到了截断问题，或者显示乱码，需要转义这些字符以避免问题。 还需要考虑用户的使用场景。他们可能是在处理网络数据、日志文件，或者某种协议中的字符串，其中包含控制字符。需要正确识别这些字符的作用，并给出相应的转义方法。 可能的误区是用户可能混淆了不同编程语言中的转义处理方式，或者对Unicode转义序列的理解有误。需要解释清楚这些转义序列的含义，并提供相应语言的处理示例，比如Python、Java或JavaScript中的处理方法。 此外，用户提供的字符串中混合了普通字符（如statusq和~）和Unicode转义序列，可能需要逐个分析每个转义字符的含义，并说明它们在ASCII或Unicode中的位置。例如，\u0000是空字符，\u0006是ACK，\u0014是设备控制四，这些在文本显示中可能不可见或显示为特殊符号。 最后，要确保回答清晰，分步骤解释如何转义，可能遇到的陷阱，以及不同情况下的处理建议。同时，需要确认用户是否需要进一步的帮助，比如具体代码示例或更详细的解释。</think>你提供的字符串中包含多种转义字符和控制字符，以下是详细分析及转义解释： --- ### **字符串分解** `statusq\u0000~\u0000\u0006L\u0000\u0014` 可以拆解为以下部分： 1. **明文部分**：`statusq` 和 `~L` 2. **Unicode 转义序列**：`\u0000`, `\u0000`, `\u0006`, `\u0000`, `\u0014` 3. **控制字符**：包含空字符、确认符等。 --- ### **转义字符解释** 1. **`\u0000`** - **Unicode 空字符**（Null），ASCII 值为 `0x00`。 - 常见用途：字符串终止符（如在C语言中），但实际可能隐藏风险（如数据截断）。 - 显示效果：不可见或显示为乱码（如 `^@`）。 2. **`\u0006`** - **确认字符**（ACK, Acknowledge），ASCII 值为 `0x06`。 - 常见用途：通信协议中的控制信号，表示“消息已接收”。 - 显示效果：通常不可见，可能显示为 `^F`。 3. **`\u0014`** - **设备控制四**（DC4），ASCII 值为 `0x14`。 - 常见用途：早期控制外设的指令（如打印机）。 - 显示效果：可能显示为 `^T`。 --- ### **完整转义结果** 将转义序列替换为对应符号后，字符串实际内容为： `statusq[Null]~[Null][ACK]L[Null][DC4]` --- ### **处理建议** 1. **显示问题** - 在终端或文本编辑器中，控制字符可能不可见或显示为乱码。 - 可通过 `hexdump` 或二进制查看工具确认原始字节。 2. **编程处理** - **Python 示例**： ```python s = "statusq\u0000~\u0000\u0006L\u0000\u0014" print(repr(s)) # 输出原始字符及转义符 # 结果：'statusq\x00~\x00\x06L\x00\x14' ``` - **Java 示例**： ```java String s = "statusq\u0000~\u0000\u0006L\u0000\u0014"; System.out.println(s.replaceAll("\u0000", "[NULL]")); // 替换空字符 ``` 3. **安全注意** - 空字符（`\u0000`）可能导致程序逻辑错误（如截断字符串），需谨慎处理。 --- ### **应用场景猜测** 此类字符串可能源于： - **二进制协议**（如网络封包中的文本字段混杂控制符）。 - **编码错误**（如字节流被误转为Unicode字符串）。 - **日志文件**（包含非打印字符的调试信息）。 如果需要进一步操作（如清理控制字符），可通过正则表达式过滤： ```python clean_str = re.sub(r'[\x00-\x1F]', '', original_str) ``` 希望以上分析能帮助你解决问题！
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