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

最新推荐文章于 2023-09-21 19:14:43 发布

pytorchCode

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文章标签： flink 大数据

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本文介绍了Apache Flink大数据处理时遇到任务提交卡死的问题，通常由内存预留不足引起。提供了解决方案，包括调整Flink作业管理器配置，增加内存限制，并给出配置示例和任务执行代码，帮助解决内存预留不足导致的任务卡死问题。

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

在使用Apache Flink进行大数据处理时，有时可能会遇到任务提交卡死的问题。其中一个常见的原因是内存预留不足，导致任务无法正常创建和执行。本文将介绍如何解决这个问题，并提供相应的源代码示例。

问题描述：
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。这通常是由于内存预留不足所导致的。

解决方案：
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。

以下是一个示例的Flink作业管理器配置文件（flink-conf.yaml）：

jobmanager.memory.process.size: 4096m
taskmanager.memory.process.size: 8192m
taskmanager.memory.task.heap.size: 4096m
taskmanager.memory.task.off-heap.size: 2048m

在上述配置中，我们为作业管理器分配了4GB的内存（jobmanager.memory.process.size），为任务管理器分配了8GB的内存（taskmanager.memory.process.size），并为任务堆内存分配了4GB（taskmanager.memory.task.heap.size），以及2GB的堆外内存（taskmanager.memory.task.o

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