FlinkSQL JDBC 批处理 java heap space

已于 2022-11-21 20:21:04 修改
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分类专栏： Flink 文章标签： flink
于 2022-11-21 20:11:59 首次发布
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Flink SQL 使用 Datagen SequenceGenerator 出现 OutOfMemoryError: Java heap space 异常
SmartSi
10-08 858
从上面日志中可以看出是在序列化生成器 SequenceGenerator 初始化时抛出异常，具体与双端队列 ArrayDeque 相关。从上面代码中可以看出每个并发子任务在初始化序列化生成器时会创建一个双端队列 ArrayDeque 来存储。对此，你可以扩大 TaskManager 的堆内存大小。由于我们设置的区间比较大，所以导致双端队列再扩容时出现堆内存溢出。session_id 的生成区间从。
【Flink】Flink RocksDBListState getInternal 状态太大 导致OOM Java heap space
九师兄
09-10 1040
在使用 Apache Flink 进行流处理时，如果选择了 RocksDB 作为状态后端，并且使用了来存储窗口操作的状态信息，可能会遇到内存溢出（OOM）的问题。FLink使用RocksDBListState 这个内存溢出，是不是这个窗口里面的数据太多了导致的?本文将探讨该问题的原因，并提供可行的解决方案。问题描述在一个典型的 Flink 流处理应用程序中，我们配置了一个基于滚动时间窗口 () 的聚合操作，例如每2秒一个窗口。
flink cdc全量阶段拉取数据过多导致java heap space
xiaoye1360715890的博客
05-22 1177
排查到这张表的单条数据非常大,有个字段时text类型,而flink cdc 拉取数据是用select *去拉取的,导致查出来的数据非常多,且这些数据全部在内存中。数据因数=(主键最大值 - 最小值) / 估算的数据行数,注意,这里数据行数是用 SHOW TABLE STATUS 查出来的,取得是Rows字段。使用阿里云flink实时计算平台,全新启动flink作业后,作业不报错,无任何异常,也不拉取数据.实际启动的时候可以根据表的相关数据计算内存应该给到多少,也可以缩小chunk的size.
flink 使用jdbc批量写入
weixin_44889538的博客
11-16 1635
public class JdbcSinkOperator<T extends Serializable> extends AbstractStreamOperator<Object> implements ProcessingTimeCallback, OneInputStreamOperator<T, Object>{ private Map<String,List<String>> map; private ListState
大数据 Flink：流批一体 API 连接器 JDBC
AlianBlank的博客
09-02 150
Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源分布式计算框架，提供了丰富的连接器用于与不同数据源进行交互。本文将介绍如何在 Flink 中使用流批一体 API 连接器 JDBC，并提供相应的源代码示例。希望本文能帮助你理解如何在 Flink 中使用 JDBC 连接器，并在你的大数据项目中发 连接器，并在你的大数据项目中发挥作用。同时，你还需要准备一个关系型数据库，例如 MySQL 或 PostgreSQL，并创建一个用于测试的表。最后，我们执行了一个简单的查询操作，并打印结果。替换为你要写入的表名。
Java知识点概览
qq_48403611的博客
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flink 任务提交问题汇总
xiaobai_gongzi的博客
02-04 9592
flink 任务提交问题汇总1、提交flink自带任务WordCount.jar遇到的问题： 1、提交flink自带任务WordCount.jar遇到的问题： - 问题描述： 最近在提交flink项目example下WordCount.jar批处理任务时遇到以下问题： The main method caused an error: org.apache.flink.runtime.concurrent.FutureUtils$RetryException: Could not complete the
富途证券大数据面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
12-16 945
Java 反射的作用 Java 反射是 Java 语言的一个重要特性，它允许程序在运行时动态地获取类的信息并操作类或对象的内部属性和方法。 首先，反射可以用于框架的开发。例如，在一些依赖注入（DI）框架中，通过反射可以在运行时扫描指定包下的所有类，查找带有特定注解的类，然后根据注解信息实例化对象并将其注入到需要的地方。像 Spring 框架就是大量运用反射来实现 Bean 的管理和自动装配。 其次，反射能用于动态代理。在实现 AOP（面向切面编程）时，通过反射可以在运行时动态生成代理类
大数据阶段资料巩固
csycarrier的博客
04-09 1594
大数据复习 概念 巨量数据集合，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 特点 大量化Volume 、 价值化Value 、 多样化Variety 、 真实性Veracity Linux操作系统 版本 CentOS7.2 指令 文件操作相关 ls 、ll、mk...
Flink1.7.2 sql 批处理示例
大数据技术分享
03-15 2333
Flink1.7.2 sql 批处理示例 源码 https://github.com/opensourceteams/flink-maven-scala 概述 本文为Flink sql Dataset 示例 主要操作包括:Scan / Select,as (table),as (column),limit,Where / Filter,between and (where),Sum,min,...
2.3 如何使用FlinkSQL读取&写入到JDBC(MySQL)
向热爱自己一样，热爱这个世界。
10-18 5565
使用FlinkSQL读取&写入到JDBC(MySQL)
flink批处理访问mysql_Flink批处理之JDBC读写Mysql--Scala
weixin_32481609的博客
02-23 765
1、环境jdk 1.8.0_108Scala 2.11.8Flink 1.7.2MySql 8.0.132、Maven依赖org.apache.flinkflink-scala_2.111.7.2org.apache.flinkflink-jdbc_2.121.7.2mysqlmysql-connector-java5.1.463、读取和写入代码package com.zander.flinkim...
Java 开发flink流/批处理程序
wqs229342的博客
04-12 4735
Java 开发flink 流/批处理程序 文章目录Java 开发flink 流/批处理程序一、安装`pom`依赖，配置打包插件以及入口类二、编写`Flink`程序三、完整的java代码四、测试 一、安装pom依赖，配置打包插件以及入口类 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org
使用flink Table &Sql api来构建批量和流式应用(3)Flink Sql 使用
07-19 365
从flink的官方文档，我们知道flink的编程模型分为四层，sql层是最高层的api，Table api是中间层，DataStream/DataSet Api 是核心，stateful Streaming process层是底层实现。 其中， flink dataset api使用及原理介绍了DataSet Api flink DataStream AP...
【基础篇】二、Flink的批处理和流处理API
llg___的博客
10-11 760
但是，由于Java中泛型擦除的存在，在某些特殊情况下（比如Lambda表达式中），自动提取的信息是不够精细的——只告诉Flink当前的元素由“船头、船身、船尾”构成，根本无法重建出“大船”的模样；flatMap方法的形参是一个FlatMapFunction类型的对象，FlatMapFunction是一个接口，new接口的对象得实现它的方法flatMap，该方法两个形参，第一个即进入Flink的源数据，demo中是String，第二个参数是Collector类型的收集器，向下游发送数据。
关于在Flink批处理中数据同步的一些经验以及批处理中使用窗口函数的一些经验
HiBoyljw的博客
12-21 2189
在最近的项目中有使用到Flink 批处理的方式来进行数据源的数据同步。由于一些原因，并没有去使用开源的flinkx 之类的工具，而且Flink Jdbc connect 是一种基于查询数据同步，在数据同步之前必然会业务方造成查询压力的。目前在需要同步的表中，其它的表数据最高也不超过千万，但是我们源表的数据量却是达到了上亿级别。这种数据量的业务，在数据查询中一不小心就会照成查询超时，所以在大表数据同步时需要特别注意。而由于 Flink jdbc 本身设计原因，它默认是不支持条件查询的，默认均是扫描全表。所以最
后台程序 报错内容：java.sql.SQLException: Java heap space
龍承leo
08-17 3589
3、JVM启动时，JVM堆会自动设置heap size值，值太小导致；2、是由于mysql单个字段存储的内容过大导致堆内存溢出；1、查询没有通过参数，而是直接查询出所有的记录；
【Flink】 IllegalArgumentException: open() failed.The server time zone value ‘�й���׼ʱ��‘
一杯咖啡半杯糖的博客
11-16 2233
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: open() failed.The server time zone value '�й���׼ʱ��' is unrecognized or represents more than one time zone. You must configure either the server or JDBC driver (via the serverTimezone configuration property) .
java.sql.exceptio java heap space
最新发布
03-26
<think>好的，我现在需要处理用户的问题：“java.sql.exceptio java heap space”。首先，用户可能在这里有拼写错误，正确的异常应该是“java.sql.SQLException”加上“java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space”。接下来，我需要分析这两个异常的关系以及可能的原因。 首先，“java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space”表示JVM的堆内存不足，无法分配更多对象。这可能发生在处理大数据量时，比如从数据库读取大量数据到内存中。而“java.sql.SQLException”是数据库操作过程中出现的异常，可能与连接问题、SQL语法错误或数据处理有关。当这两个异常同时出现时，很可能是应用程序在执行数据库操作时尝试加载过多数据到内存，导致堆内存耗尽。 接下来，我需要考虑可能的解决方案。第一步应该是增加JVM的堆内存大小，通过设置-Xmx参数。例如，将堆内存最大限制提高到4GB：`-Xmx4g`。但这种方法只是临时解决方案，不能从根本上解决问题，特别是当数据量持续增长时。 然后，应该检查应用程序的代码，特别是与数据库交互的部分。是否有一次性加载大量数据的情况？比如使用ResultSet默认设置，可能会将所有结果加载到内存。改为使用游标（fetch size）或分页查询（LIMIT/OFFSET）可以逐步处理数据，减少内存占用。 另外，检查是否有内存泄漏。使用内存分析工具如Eclipse MAT或VisualVM，查看哪些对象占用了大量内存，是否有未释放的资源，比如未关闭的ResultSet、Statement或Connection对象。确保在finally块或使用try-with-resources语句中正确关闭这些资源。 优化SQL查询也很重要，避免不必要的数据传输。只选择需要的列，使用WHERE子句减少返回的数据量。在数据库层面进行聚合或计算，而不是在Java应用中处理大量数据。 如果问题依然存在，可能需要调整JVM的内存参数，比如设置-XX:+UseG1GC使用G1垃圾回收器，提高垃圾回收效率。或者优化代码逻辑，采用流式处理（如JDBC的ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY和CONCUR_READ_ONLY）来逐行处理数据，而不是一次性加载到内存。 最后，总结解决方案时，需要分步骤建议用户：首先调整堆大小，然后优化代码和查询，检查资源泄漏，最后考虑垃圾回收调优。同时，强调根本解决需要优化数据处理方式，而不是单纯增加内存。</think>你提到的异常可能涉及两个独立的问题：`java.sql.SQLException`（数据库操作异常）和 `java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space`（Java堆内存不足）。以下是分步解释和解决方案： --- ### 1. **问题定位** - **`java.sql.SQLException`** 这是数据库操作（如连接、查询、事务）中抛出的通用异常，可能由以下原因引起： - 数据库连接失败（如用户名/密码错误、网络中断） - SQL语法错误 - 事务超时 - 资源未关闭（如未释放`ResultSet`、`Statement`或`Connection`） - **`java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space`** 表示Java虚拟机（JVM）堆内存不足以存储新对象，常见场景： - 一次性加载大量数据库记录到内存（如未分页的查询） - 内存泄漏（如未关闭数据库连接或缓存失控） - JVM堆内存设置过小 --- ### 2. **常见关联场景** 当这两个异常同时出现时，通常是： 1. 应用程序尝试从数据库读取**海量数据**（如全表查询）并全部加载到内存。 2. 长期运行的数据库操作未释放资源（如未关闭`ResultSet`），导致内存逐渐耗尽。 --- ### 3. **解决方案** #### 步骤1：调整JVM堆内存 通过增加堆内存上限缓解问题（临时方案）： ```bash # 启动Java程序时设置最大堆内存（例如4GB） java -Xmx4g -jar your_application.jar ``` > **注意**：单纯增加内存无法根治问题，需结合代码优化。 #### 步骤2：优化数据库查询 - **分页查询** 使用`LIMIT`和`OFFSET`（MySQL/PostgreSQL）或`ROWNUM`（Oracle）分批读取数据： ```sql SELECT * FROM large_table LIMIT 1000 OFFSET 0; ``` - **流式查询** 通过JDBC设置游标逐行读取数据，避免一次性加载： ```java Statement stmt = connection.createStatement( ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY ); stmt.setFetchSize(100); // 控制每次从数据库读取的行数 ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM large_table"); while (rs.next()) { // 逐行处理数据 } ``` #### 步骤3：检查资源释放 确保所有数据库资源（`Connection`、`Statement`、`ResultSet`）在`finally`块或`try-with-resources`中关闭： ```java try (Connection conn = dataSource.getConnection(); Statement stmt = conn.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT ...")) { // 处理数据 } catch (SQLException e) { // 异常处理 } ``` #### 步骤4：分析内存泄漏 使用工具（如**Eclipse Memory Analyzer**或**VisualVM**）检查堆转储（Heap Dump）： - 查找占用内存最多的对象（如缓存或未关闭的`ResultSet`）。 - 检查是否有长时间持有的数据库连接未释放。 #### 步骤5：优化SQL和代码逻辑 - 避免`SELECT *`，仅查询必要字段。 - 在数据库中完成聚合计算（如`SUM`、`COUNT`），而非在Java中处理。 - 使用批处理（`addBatch()`/`executeBatch()`）减少频繁的数据库交互。 --- ### 4. **总结** - **短期方案**：增加JVM堆内存（`-Xmx`）并优化查询方式（分页/流式）。 - **长期方案**：修复代码中的资源泄漏、优化数据加载逻辑、减少内存占用。 若问题仍未解决，需结合具体代码和日志进一步分析。
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