的作业内存各区域的容量限制：它和默认配置的区别在于 Managed Memory 部分被主动调整为 0，后面我们会讲解何时需要调整各区域的大小，以最大化利用内存空间。...如果进程总内存用量超出配额，容器平台通常会直接发送最严格的 SIGKILL 信号（相当于 kill -9）来中止 TaskManager，此时不会有任何延期退出的机会，可能会造成作业崩溃重启、外部系统资源无法释放等严重后果...对于没有硬性资源限制的环境，我们建议使用 taskmanager.memory.flink.size 参数来配置 Flink 总内存的大小，然后 Flink 自己也会会自动根据参数，计算得到各个子区域的配额...如果实际用量超出配额，且 JVM 难以回收对象释放空间，则会抛出 OutOfMemoryError，此时 Flink TaskManager 会退出，导致作业崩溃重启。...JVM 堆外内存（JVM Off-Heap Memory）广义上的 堆外内存 指的是 JVM 堆之外的内存空间，而我们这里特指 JVM 进程总内存除了元空间（Metaspace）和运行时开销（Overhead
的作业内存各区域的容量限制：它和默认配置的区别在于 Managed Memory 部分被主动调整为 0，后面我们会讲解何时需要调整各区域的大小，以最大化利用内存空间。...如果进程总内存用量超出配额，容器平台通常会直接发送最严格的 SIGKILL 信号（相当于 kill -9）来中止 TaskManager，此时不会有任何延期退出的机会，可能会造成作业崩溃重启、外部系统资源无法释放等严重后果...对于没有硬性资源限制的环境，我们建议使用 taskmanager.memory.flink.size 参数来配置 Flink 总内存的大小，然后 Flink 自己也会会自动根据参数，计算得到各个子区域的配额...如果实际用量超出配额，且 JVM 难以回收对象释放空间，则会抛出 OutOfMemoryError，此时 Flink TaskManager 会退出，导致作业崩溃重启。...JVM 堆外内存（JVM Off-Heap Memory） 广义上的 堆外内存 指的是 JVM 堆之外的内存空间，而我们这里特指 JVM 进程总内存除了元空间（Metaspace）和运行时开销（Overhead
所以 EMR 灾备最好是多 AZ 部署。 2. 基于什么标准切。EMR 集群故障的情况下，怎么保证 Flink 任务真正的被杀死了，避免任务双跑，影响数据的准确性。 3. 如何透明的切作业。...因为 Flink 任务都是长生命周期的，带着 state 中间计算结果，我们目前的 state 是存储在 EMR 的 HDFS 上的，切换集群的话，就需要保证 state 在切换后可用。...作业帮内部，基本上大家用的都是 FSBackend, 没有特别大的状，状态基本都在 1G 以下。...EMR 集群异常： 服务 GC 无响应等问题 两个 Master 均为 standby 状态 两个 Master 因为内存等原因频繁启停，无法正常工作 .........，是需要用户手动发起的，通过平台选择高优的任务，批量先杀死故障 EMR 集群的任务，然后更新任务并迁移的备用的 EMR 集群上。
而实际上只需要一个 bit（1/8 字节）就够了。 Full GC 会极大地影响性能。尤其是为了处理更大数据而开了很大内存空间的 JVM 来说，GC 会达到秒级甚至分钟级。 OOM 问题影响稳定性。...警告：如果 Flink 或用户代码分配超出容器大小的非托管堆外（本机）内存，作业可能会失败，因为部署环境可能会杀死有问题的容器。...5.3.1 HashMap 状态后端 运行无状态作业或使用 HashMapStateBackend 时，将托管内存设置为零。这将确保为 JVM 上的用户代码分配最大数量的堆内存。...这意味着托管内存配置对应用程序的性能有实际影响。Flink 将尝试分配和使用 为批处理作业配置的尽可能多的托管内存，但不会超出其限制。...如果 Flink 容器尝试分配超出其请求大小（Yarn 或 Kubernetes）的内存，这通常表明 Flink 没有预留足够的本机内存。
多租户支持 支持多个用户在Zeppelin上开发，互不干扰 1.2 基于NoteBook作业提交的痛点 在最初任务较少时，我们将批、流作业都运行在单节点Zeppelin server中，直接使用SQL...所在的机器这边，每个客户端对应一个Yarn上的Flink Cluster，如果Flink Interpreter进程很多，会对Zeppelin这台机器造成很大的压力，导致进程挂死。...同一批作业运行规模也可随EMR的节点规模及节点类型进行垂直扩展，使得批作业提交不受Zeppelin单节点限制。 3....EMR 临时集群，初始化Zeppelin服务，并通过Airflow的operator进行作业提交。...所以，在作业提交的资源调度上，进行提交队列的缓冲，限制Zeppelin server同时执行的并发数，并可以方便地进行多server提交作业。
Presto 实现跨源融合查询以支持 BI 平台查询湖仓 Hudi 明细表，如此一来湖仓中的数据可无需再同步至 Clickhouse，降低明细表数据传输及落地存储至 Clickhouse 过程开销。...AWS 官网介绍 EMR 部署模式有：EC2、EKS、Outposts、Serverless 这几种，后两者目前尚未在国内上线，而当前阶段 EMR On EKS 模式有使用场景限制 (仅支持 Spark...我司当前 Flink 任务主要分为 FlinkSQL、JAR 两种类型，前者占比约九成，为方便用户使用 Flink 实时计算能力，数据平台研发人员基于 Flink+YARN API 另行开发实现一套流计算作业管理平台...，既用于流计算作业编码提交，也用于集群作业管理，收拢实时计算任务提交入口。...笔者曾尝试 EMR 集群集成 fair-scheduler 可行性调研，结论是 YARN 集群所有 nodemanager 节点上需存在 fair-scheduler.xml，方可执行 fair-scheduler
方案架构 这里的 Oracle 数据库环境是通过 Docker 建立在 EMR 集群下的某台 CVM 上，通过手动向 Oracle 数据库写入、更新数据，Oceanus 实时捕获变更的数据后存储在 EMR...的 Kudu 组件上。...创建完后 Oceanus 的集群如下： 创建 EMR 集群 EMR 是云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务，支持 Kudu、HDFS、Presto、Flink、Druid 等大数据框架，本次示例主要需要使用...随后在 EMR 集群上选择一台 CVM 配置 Oracle 12c 环境，将代码移植到 Oceanus 平台，并将最终的数据落到 Kudu 上，实现 Oracle To Kudu 的一整套解决方案。...运行作业 点击【发布草稿】即可运行，可通过【日志】面板 TaskManager 或 Flink UI 查看运行信息。
Robert所涉及的主题之一是如何粗略地确定Apache Flink集群的大小。 Flink Forward的与会者提到他的群集大小调整指南对他们有帮助，因此我们将他的谈话部分转换为博客文章。...Flink社区中最常见的问题之一是如何在从开发阶段转向生产阶段时确定群集的大小。 对这个问题的明确答案当然是“它取决于”，但这不是一个有用的答案。...示例Flink Streaming作业拓扑 对于此示例，我将部署一个典型的Flink流式作业，该作业使用Flink的Kafka使用者从Kafka主题读取数据。 然后使用键控聚合窗口运算符来变换流。...假设硬件设置 运行该作业的机器有五台，每台机器都运行Flink TaskManager（Flink的工作节点）。...默认情况下（如果所有运算符具有相同的并行性且没有特殊的调度限制），则每个计算机上都会运行流式作业的所有运算符。
作业拥塞：随着业务的发展，在数据量巨大的背景下，单次分析作业常需要读取TB-PB级的数据，多任务并发下，极易出现作业拥塞。...此外，Alluxio的层次化存储机制能够充分利用内存、固态硬盘或者磁盘，降低具有弹性扩张特性的数据驱动型应用的成本开销。...除了连接不同类型的数据源之外，Alluxio 还允许用户同时连接同一存储系统的不同版本，如多个版本的 HDFS以及云上COS/CHDFS，只需基于EMR配套的简单配置下发和管理管理功能。...4.3.3 Java GC的影响 Alluxio作为Java的进程，其GC的经常影响其性能表现，为此，EMR团队引入了 Tencent Kona，经过了内部大数据和AI等业务场景的验证，为JAVA生态提供专业持续的保障...上述的这些能力和优化，在存算分离场景下，腾讯云EMR产品针对这种场景都已经直接提供了开箱即用的能力，直接在腾讯云EMR产品购买页创建，或者在已有支持了alluxio的EMR版本上安装，即可达到性能评估中效果
如果作业输出量达不到预期，我们需要分别从 CPU、内存、磁盘、网络等方面逐一排查是否遇到了瓶颈。 CPU 的瓶颈通常是因为序列化、反序列化开销较大，或者用户自定义算子的某个方法的时间复杂度高。...输出量逐步减少或完全无输出 现象：作业输出量一开始较高，后来越来越少，甚至降到 0. 作业输出量逐步减少的原因，最常见是背压较高和 Full GC 时间太长。...另外如果在使用最新版本的 Flink（1.11 及以上），则可以开启 Unaligned Checkpoint 特性，该特性可以避免多个输入流的速度不同时（例如 JOIN 操作）快照带来的停顿和数据暂存开销...当然，直接原因不一定等于根本原因，后者需要借助下文提到的多项技术进行分析。 如果 JVM 的内存容量超出了平台方（例如 YARN 或 Kubernetes 等）的容器限制，则可能被 KILL。...jstat 命令则可以打印 GC 的统计指标，便于我们观察 GC 是否正常。
如果发现内存占比过高，那通常伴随着较长的 GC 时间，或者较多的 Full GC 次数。...输出量逐步减少或完全无输出 现象：作业输出量一开始较高，后来越来越少，甚至降到 0. 图片.png 作业输出量逐步减少的原因，最常见是背压较高和 Full GC 时间太长。...另外如果在使用最新版本的 Flink（1.11 及以上），则可以开启 Unaligned Checkpoint 特性，该特性可以避免多个输入流的速度不同时（例如 JOIN 操作）快照带来的停顿和数据暂存开销...数据源或者数据目的等上下游系统超时也会造成作业无法启动而一直在重启。此外 TaskManager Full GC 太久造成心跳包超时而被 JobManager 踢掉也是常见的作业重启原因。...当然，直接原因不一定等于根本原因，后者需要借助下文提到的多项技术进行分析。 如果 JVM 的内存容量超出了平台方（例如 YARN 或 Kubernetes 等）的容器限制，则可能被 KILL。
执行的SQL查询在Flink群集上作为作业运行，对无限的数据流进行操作，直到被取消。由于每个SQL查询都是Flink作业，因此您可以在SSB内创作，启动和监视流处理作业。 什么是连续SQL？...与Flink集成 通过Flink的集成，您可以使用和提交Flink作业，而无需使用Java，因为SSB会在后台自动构建并运行Flink作业。...SQL Stream Builder的用户交互的主要点是控制台组件。使用UI提交查询时，将在集群上创建Flink作业。通过Schema Registry下载与查询相对应的架构。...SQL Stream Builder的用户交互的主要点是控制台组件。使用Streaming SQL Console提交查询时，将在群集的后台自动创建Flink作业。...SSB还需要在同一群集上提供Kafka服务。此强制性的Kafka服务用于自动填充Websocket输出的主题。如果没有虚拟表接收器添加到SQL查询，则需要websocket输出将数据采样到控制台。
方案架构 这里的 Oracle 数据库环境是通过 Docker 建立在 EMR 集群下的某台 CVM 上，通过手动向 Oracle 数据库写入、更新数据，Oceanus 实时捕获变更的数据后存储在 EMR...的 Kudu 组件上。...创建完后 Oceanus 的集群如下： [Oceanus集群.png] 创建 EMR 集群 EMR 是云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务，支持 Kudu、HDFS、Presto、Flink、Druid...进入 EMR 控制台，单击左上角【创建集群】进行集群的创建，创建过程中注意选择【产品版本】，不同的版本包含的组件不同，笔者这里选择EMR-V3.2.1版本，另外【集群网络】需选择之前创建好的 VPC 及对应的子网...随后在 EMR 集群上选择一台 CVM 配置 Oracle 12c 环境，将代码移植到 Oceanus 平台，并将最终的数据落到 Kudu 上，实现 Oracle To Kudu 的一整套解决方案。
作业拥塞 随着业务的发展，在数据量巨大的背景下，单次分析作业常需要读取TB-PB级的数据，多任务并发下，极易出现作业拥塞。...此外，Alluxio的层次化存储机制能够充分利用内存、固态硬盘或者磁盘，降低具有弹性扩张特性的数据驱动型应用的成本开销。 2....除了连接不同类型的数据源之外，Alluxio还允许用户同时连接同一存储系统的不同版本，如多个版本的HDFS以及云上COS/CHDFS，只需基于EMR配套的简单配置下发和管理管理功能。...（3）Java GC的影响 Alluxio作为Java的进程，其GC的经常影响其性能表现，为此，EMR团队引入了 Tencent Kona，经过了内部大数据和AI等业务场景的验证，为JAVA生态提供专业持续的保障...上述的这些能力和优化，在存算分离场景下，腾讯云EMR产品针对这种场景都已经直接提供了开箱即用的能力，直接在腾讯云EMR产品购买页创建，或者在已有支持了alluxio的EMR版本上安装，即可达到性能评估中效果
考虑到用户在 Flink 上运行的应用的多样性，尽管社区已经努力为所有配置项提供合理的默认值，仍无法满足所有情况下的需求。...为了给用户生产提供最大化的价值， Flink 允许用户在整体上以及细粒度上对集群的内存分配进行调整。...GC 算法，你可能无法使用到全部堆内存。...Flink 会负责管理网络内存，保证其实际用量不会超过配置大小。 因此，调整_网络内存_的大小不会对其他堆外内存有实质上的影响。 请参考内存模型详解。...它由三种不同的组件组成：ResourceManager、Dispatcher 和每个正在运行作业的 JobMaster。 本篇文档将介绍 JobManager 内存在整体上以及细粒度上的配置方法。
用户作业并没有用到 RocksDB、GZip 等常见的需要使用 Native 内存且容易造成内存泄漏的第三方库，而且从 GC 日志来看，堆内各个区域远远没有用满，说明余量还是比较充足的。...下图展示了 Flink 内存各个区域的配置参数，其中左边是 Flink 配置项中的内存参数，中间是参数对应的内存区域，右边是这个作业配置的参数值。...当然，很不幸的是，这个出问题的作业的堆内存区域并没有用满，GC 日志看起来一切正常，堆内存泄漏的可能性排除。那么还需要进一步涉足堆外内存的各个神秘区域。...），看是否有大块的不能解释的分配区段： image.png 上图中，除了堆内存区有大幅增长（只是稍微超出一些 Xmx 的限制），其他区域的增长都比较小，因此说明 JVM 内存超限基本上是因为堆内存区域随着使用自然扩展...需要注意的是，这个参数并不意味着 Flink 能“限制”JVM 内部的内存用量。
前言 CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC，但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。...从使用上看Hudi就是一个JAR包，启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。...Amazon EMR 上的Spark，Flink，Presto ，Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark，Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。...当然除了DMS之外还有很多开源的CDC工具，也可以完成CDC的同步工作，但需要在EC2上搭建相关服务。...CDC Topic并根据其每条数据中的元信息字段(数据库名称，表名称等)在单作业内分流写入不同的Hudi表，封装多表并行写入逻辑，一个Job即可实现整库多表同步的逻辑。
基于jvm实现了独立的内存管理：可超出主内存的大小限制、承受更少的垃圾回收开销、对象序列化二进制存储，下面在来详细介绍下flink内存管理。...Flink 采用类似 DBMS 的 sort 和 join 算法，直接操作二进制数据，从而使序列化/反序列化带来的开销达到最小。所以 Flink 的内部实现更像 C/C++ 而非 Java。...如果需要处理的数据超出了内存限制，则会将部分数据存储到硬盘上。...下 Flink 内存管理带来的好处 减少GC压力，因为所有常驻内存的数据以二进制的形式存在于Flink的MemoryManager中，这些MemorySegment一直待在老年代不会被GC回收。...其它的数据对象基本上是由用户代码生成的短生命周期对象，这部分对象可以被MinorGC快速回收。只要用户不去创建大量类似缓存的常驻对象，老年代的大小是不会变的，Major GC也就永远也不能发生。
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