Flink内存模型 此图是基于flink1.12版本. 一个taskmanager给了6g内存,可以有很清楚的看到各个部分占用的内存,还是实时变化的. 名词解释 组件 配置项 描述 Framework Heap Memory taskmanager.memory.framework.heap.size (高级参数,一般不需要用户配置)分配给 Flink 框架的 JVM 堆内存(默认128MB) Task Heap Memory taskmanager.memory.task.heap.size…

摘要: Flink是jvm之上的大数据处理引擎. Flink是jvm之上的大数据处理引擎,jvm存在java对象存储密度低.full gc时消耗性能,gc存在stw的问题,同时omm时会影响稳定性.同时针对频繁序列化和反序列化问题flink使用堆内堆外内存可以直接在一些场景下操作二进制数据,减少序列化反序列化的消耗.同时基于大数据流式处理的特点,flink定制了自己的一套序列化框架.flink也会基于cpu L1 L2 L3高速缓存的机制以及局部性原理,设计使用缓存友好的数据结构.flink内存…

任务提交时的一些yarn设置(通用客户端模式) 指定并行度                        -p 5 \ 指定yarn队列                     -Dyarn.application.queue=xxx \ 指定JM总进程的大小        -Djobmanager.memory.process.size=1024mb \ 指定每个TM的总进程大小,一般是 2-8g,yarn默认最大给8g    -Dtaskmanager.memory.process.size…

概述 在分布式实时计算领域,怎样让框架/引擎足够高效地在内存中存取.处理海量数据是一个非常棘手的问题.在应对这一问题上Flink无疑是做得非常杰出的,Flink的自主内存管理设计或许比它自身的知名度更高一些.正好近期在研读Flink的源代码.所以开两篇文章来谈谈Flink的内存管理设计. Flink的内存管理的亮点体如今作为以Java为主的(部分功能用Scala实现.也是一种遵循JVM规范并依赖JVM解释执行的函数式编程语言)的程序却自主实现内存的管理而不全然依赖于JVM的内存管理机制.它的优势…

JVM: JAVA本身提供了垃圾回收机制来实现内存管理 现今的GC(如Java和.NET)使用分代收集(generation collection),依照对象存活时间的长短使用不同的垃圾收集算法,以达到最好的收集性能. 以Java为例,整个Java堆可以切割成为三个部分: Young: Eden:存放新生对象. Survivor:存放经过垃圾回收没有被清除的对象. semi-Spaces:和Survivor做Copying collection. Tenured:对象多次回收没有被清除,则移到该…

buffer:    缓冲区,一个用于存储速度不同步的设备或优先级不同的设备之间传输数据 的区域.通过缓冲区,可以使进程之间的相互等待变少,从而使从速度慢的设备读入数据 时,速度快的设备的操作进程不发生间断. cache:       当你读写文件的时候,Linux内核为了提高读写性能与速度,会将文件在内存中进行缓存, 这部分内存就是Cache Memory(缓存内存).即使你的程序运行结束后,Cache Memory也不会 自动释放.这就会导致你在Linux系统中程序频繁读写文件后,你会发现可…

序 工作中用Flink做批量和流式处理有段时间了,感觉只看Flink文档是对Flink ProgramRuntime的细节描述不是很多, 程序员还是看代码最简单和有效.所以想写点东西,记录一下,如果能对别人有所帮助,善莫大焉. 说一下我的工作,在一个项目里我们在Flink-SQL基础上构建了一个SQL Engine, 使懂SQL非技术人员能够使用SQL代替程序员直接实现Application, 然后在此基础上在加上一些拖拽的界面,使不懂SQL非技术人员 利用拖拽实现批量或流式数据处理的Appli…

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该…

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以…

我们在如何获取一个Java对象所占内存大小的文章中写了一个获取Java对象所占内存大小的工具类(ObjectSizeFetcher),那么接下来,我们使用这个工具类来看一下Java中各种类型的对象所占内存的大小 基本类型 基本类型的内存占用情况如下表: 基本类型 内存大小(单位:字节) boolean 1 byte 1 short 2 char 2 int 4 float 4 long 8 double 8 以上基本类型所占内存大小是Java规定的,引用类型所占内存大小就不是确定的了,接下来我们…