flink 内存及优化

本文介绍在YARN环境下如何合理配置Flink的内存参数以优化任务性能。特别关注taskmanager.memory.managed.size参数的作用及其对托管内存的影响,通过设置该参数为0来最大化分配给JVM上用户代码的内存。

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

flink内存

在yarn的环境下.提交任务时指定内存 -ytm 4g

-ytm,–yarntaskManagerMemory
指定的是

在这里插入图片描述

taskmanager.memory.managed.size

执行无状态作业或者使用 Heap State Backend(MemoryStateBackend 或 FsStateBackend)时,建议将托管内存设置为 0。 这样能够最大化分配给 JVM 上用户代码的内存。

-yD taskmanager.memory.managed.size=0

不设置管理内存为0的话.分配4g的内存,可用的堆内内存只有1.5G.设置为0后.堆内内存能有2.7g左右.

checkpoint 超时和 gc的时间都少了很多.

flink 1.12 UI

在这里插入图片描述
这个UI详细展示了细节.十分友好.

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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