flink内存管理

最新推荐文章于 2025-05-14 09:33:22 发布
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分类专栏： flink 文章标签： flink 大数据
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版权

flink jobmanager进程整体大小
jobmanager.memory.process.size：1024m
JVM堆内存的大小
jobmanager.memory.heap.size：
默认值128M
jobmanager.memory.off-heap.size：
元数据空间,默认值256m，存放依赖jar包
jobmanager.memory.jvm-metaspace.size

jobmanager.memory.jvm-overhead.min：

jobmanager.memory.jvm-overhead.max：

jobmanager.memory.jvm-overhead.fraction：

Flink 内存管理
好记性不如烂笔头
03-19 1071
上图是一个 Flink 程序进程总体的内存模型，其包含 Flink 使用内存、JVM 元空间以及 JVM 开销。JVM Heap：JVM 堆上内存Framework Heap Memory：Flink 框架本身使用的内存，不计入 Slot 资源中；Task Heap Memory：Task 执行用户代码时所使用的堆上内存；Off-Heap Memory：JVM 堆外内存Direct Memory：JVM 直接内存。
Flink内存管理机制
爱吃辣条的博客
07-27 422
Flink内存管理机制
Flink 内存管理机制
lvwenyuan_1的博客
12-16 855
序： Flink的内存管理机制也是Flink的一大亮点。Flink在JVM内部实现了自己的内存管理。 一、MemorySegment MemorySegment是Flink内存管理的核心，是Flink的内存抽象。默认情况下，一个MemorySegment可以被看做是一个32KB大小的内存块抽象。这个内存即可以是JVM里的一个byte[]，也可以是堆外内存，这个可以从MemorySegm...
【Flink 核心篇】Flink 内存管理（一）：设置 Flink 进程内存
书山有路，学海无涯。记录成长，追逐梦想
02-23 3278
Apache Flink 通过严格控制各种组件的内存使用，在 JVM 上提供高效的工作负载。虽然社区努力为所有配置提供合理的默认值，但用户在 Flink 上部署的应用程序种类繁多，这意味着这并非总是可行。为了向用户提供最大的生产价值，Flink 允许对集群内的内存分配进行高级和精细调整。
Flink内存管理
m0_50538648的博客
09-03 407
Flink内存管理 1.1问题引入 Flink本身基本是以Java语言完成的，理论上说，直接使用JVM的虚拟机的内存管理就应该更简单方便，但Flink还是单独抽象出了自己的内存管理 因为Flink是为大数据而产生的，而大数据使用会消耗大量的内存，而JVM的内存管理管理设计是兼顾平衡的，不可能单独为了大数据而修改，这对于Flink来说，非常的不灵活，而且频繁GC会导致长时间的机器暂停应用，这对于大数据的应用场景来说也是无法忍受的。 JVM在大数据环境下存在的问题: 1.Java 对象存储密度低。在HotSpo
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 1718
Flink系统知识讲解之：Flink内存管理详解
【Flink 核心篇】Flink 内存管理（四）：TaskManager 内存分配（实战篇）
书山有路，学海无涯。记录成长，追逐梦想
02-25 4146
在 《Flink 内存管理（一）：设置 Flink 进程内存》中我们提到，必须使用下述三种方法之一配置 Flink 的内存（本地执行除外），否则 Flink 启动将失败。这意味着必须明确配置以下选项子集之一，这些子集没有默认值。
【Flink精讲】Flink 内存管理
话数Science
02-21 811
目前， 大数据计算引擎主要用 Java 或是基于 JVM 的编程语言实现的，例如 Apache Hadoop、 Apache Spark、 Apache Drill、 Apache Flink 等。Java 语言的好处在于程序员不需要太关注底层内存资源的管理，但同样会面临一个问题， 就是如何在内存中存储大量的数据（包括缓存和高效处理）。Flink 使用自主的内存管理，来避免这个问题。
【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 1728
【内存管理】flink内存管理(一)：内存管理概述
flink内存管理（二）：MemorySegment的设计与实现:（1）架构、（2）管理堆内/外内存、（3）写入/读取内存、（4）垃圾清理器
hiliang521的博客
01-21 1795
flink内存管理（二）：MemorySegment的设计与实现:（1）架构、（2）管理堆内/外内存、（3）写入/读取内存、（4）垃圾清理器
Flink内存管理与调优
qq_35901141的博客
04-10 3485
配置flink进程的内存 配置总内存 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。 Flink 总内存（Total Flink Memory）包括 JVM 堆内存（Heap Memory）和堆外内存（Off-Heap Memory）。 其中堆外内存包括直接内存（Direct Memory）和本地内存（Native Memory）。 [外链图片转存失败,源站可能有防
【Flink】Flink内存调优
HHoao的博客
08-24 2197
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。
生产级 Flink CDC 应用开发与部署：MySQL 到 Kafka 同步示例
RodJohnsonDoctor的专栏
05-11 386
本文介绍了如何将 Flink CDC 应用开发并部署为独立服务，实现 MySQL 到 Kafka 的数据同步。文章提供了完整的工程代码示例，包括工程结构、Maven 配置和核心代码实现。工程结构清晰，包含主类 CdcToKafkaJob.java、配置文件 AppConfig.java 和数据模型 User.java。Maven 配置中定义了 Flink、Flink CDC、Kafka 等依赖项，并通过 maven-shade-plugin 进行打包。核心代码展示了如何使用 Flink CDC 从 MySQ
Flink之Table API
youziguo的专栏
05-09 1094
Apache Flink 的 Table API 是 Flink 提供的一种高级抽象，用于以声明式方式处理批处理和流处理数据。它是基于关系模型的 API，用户可以像编写 SQL 一样，以简洁、类型安全的方式编写数据处理逻辑。
Dinky 安装部署并配置提交 Flink Yarn 任务
主要分享大数据相关的知识，如Spark、Hudi
05-13 1050
Dinky 安装部署并配置提交 Flink Yarn 任务
Flink SQL & DataStream 融合开发模式与动态配置热加载机制实战
晴天彩虹雨的博客
05-08 712
通过 SQL 与 DataStream 的融合开发模式，配合动态配置机制，我们可以实现高灵活、高可维护性的实时标准化处理体系。在多业务线、快速演进的业务环境中，提供了良好的工程支撑。
hudi + flinksql 处理 金额汇总的实时场景
最新发布
LXP
05-14 826
Hudi与FlinkSQL结合处理实时金额汇总场景，通过FlinkSQL的声明式流处理简化开发，无需编写复杂Java代码，同时利用Hudi的事务性存储管理明细与聚合数据的实时更新，如处理退单和金额修正。架构设计包括Kafka作为事件流缓冲层，FlinkSQL进行流处理，Hudi存储明细和聚合表，支持下游查询。核心步骤包括定义Kafka源表、去重与过滤、实时金额汇总、写入Hudi聚合表以及执行实时写入。关键技术细节涉及处理退单等更新场景、数据一致性保障、性能优化和明细数据存储。此方案适用于电商GMV监控、用户
基于Flink的用户画像 OLAP 实时数仓统计分析
m0_49190756的博客
05-08 944
通过散列算法（如MD5、SHA1或简单取模）为RowKey添加固定长度前缀，将数据均匀分散到不同Region中。拼接多个事实表形成大宽表，优化多流Join方式，抽取主键和外键形成主外键前置层，抽取外键和其余内容形成融合层，将4次事实表关联优化称为1次关联，减轻shuffle带来的网络传输，降低延迟和关联state的存储压力。高风险用户写入redis中，提供接口供风控单位调用，全量用户写入doris，上层利用BI可视化工具提供OLAP服务。：匹配连续多日（≥1天）的失败交易。），生成固定长度的前缀（如。
Apache Flink内存缓冲区技术解析与实践指南
1. Flink内存管理机制：了解Flink如何管理内存缓冲区，包括内存分配、回收以及内存不足时的处理策略。 2. 缓冲区策略：研究Flink支持的各种缓冲区策略，例如固定大小缓冲区、动态增长缓冲区、以及如何根据实际需求...
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