LRU LRU(Least Recently Used)，最近最少使用缓存淘汰算法，认为最近访问过的数据在将来被访问的概率也比较大，当内存达到上限去淘汰那些最近访问较少的数据。...在Flink中做维表关联时，如果维表的数据比较大，无法一次性全部加载到内存中，而在业务上也允许一定数据的延时，那么就可以使用LRU策略加载维表数据。...但是如果一条维表数据一直都被缓存命中，这条数据永远都不会被淘汰，这时维表的数据已经发生改变，那么将会在很长时间或者永远都无法更新这条改变，所以需要设置缓存超时时间TTL，当缓存时间超过ttl，会强制性使其失效重新从外部加载进来...LinkedHashMap本身不具有ttl功能，就是无法知晓数据是否过期，可以通过给数据封装一个时间字段insertTimestamp,表示数据加载到内存的时间，当这条记录被命中，首先判断当前时间currentTimestamp...与insertTimestamp差值是否达到ttl, 如果达到了就重新从外部存储中查询加载到内存中。
即堆内对象不能进行回收了，堆内存持续增大，这样达到了堆内存的最大值，数据满了，所以就出来了。我们直接放溢出的代码样例。...，目的是看一下堆内存的结构和数据图。...这种情况产生的原因有：通过CBLIG大量生成类，导致Meta信息满了；JDK7的时候使用String.intern()不当，会产生大量常量数据；加载大量的jsp以及动态生成jsp文件。...NIO为了提高性能，避免在Java Heap和native Heap中切换，所以使用直接内存，默认情况下，直接内存的大小和对内存大小一致。堆外内存不受JVM的限制，但是受制于机器整体内存的大小限制。...0x06: JDK1.6之后新增了一个错误类型，如果堆内存太小的时候会报这个错误。如果98%的GC的时候回收不到2%的时候会报这个错误，也就是最小最大内存出现了问题的时候会报这个错误。
从调试类加载： Java 类路径： Java 的通用类路径，它包括 JDK 库，以及 Flink 的 /lib 文件夹中的所有代码（Apache Flink 的类和一些依赖项）。...Flink 插件组件：插件代码文件夹位于 /plugins Flink 的文件夹加载中。Flink 的插件机制在启动时会动态一次。...动态用户代码在每个作业开始对时加载，因此存在，并可能会发生类似旧事件的调用。如果 Flink 应用程序需要从暂时性中恢复的时候，它会重新从最新的可用性检查点恢复并重新加载所有动态用户代码。...现在，即使在任何杀戮任务管理器到内存之后，我们也没有观察到： 没有 OOM 错误的 Flink 容纳的内存使用情况 禁用 RocksDB 块缓存不会影响性能。实际上，我们只是在缓存中没有什么区别。...但是 RocksDB 禁止块缓存的 F 应用程序和使用完整的应用程序之间的性能块缓存看到的 Flink 程序的应用性能。差异。这也解释了为什么我们需要等待等待重新填入：我们正在等待缓存块被缓存满了。
\flink-java\1.13.6\flink-java-1.13.6.jar;E:\Maven\repository\org\apache\flink\flink-shaded-guava\18.0...\guava\30.0-jre\guava-30.0-jre.jar;E:\Maven\repository\com\google\guava\failureaccess\1.0.1\failureaccess...-1.0.1.jar;E:\Maven\repository\com\google\guava\listenablefuture\9999.0-empty-to-avoid-conflict-with-guava...useSSL=false", "root", "0000"); true修改为false即可 2023-6-28更新： Job execution failed.这个报错是Flink给出job中的运行时异常...，需要做的是查看log，检查业务代码中的逻辑。
Flink 插件组件：插件代码在 Flink 的 /plugins 文件夹下的文件夹中。 Flink 的插件机制会在启动时动态加载一次。...反向类加载和类加载器解析顺序 在涉及动态类加载的设置中（插件组件、会话设置中的 Flink 作业），通常有两个类加载器的层次结构：（1）Java 的应用程序类加载器，它包含类路径中的所有类，以及（2）动态插件...另一个原因可能是缓存对象实例，如 Apache Avro 之类的某些库或通过注册（例如通过 Guava 的 Interners）生成的对象实例。...内部的：避免在超过函数/源/接收器生命周期的特殊结构中缓存对象。 示例是 Guava 的 interners，或序列化程序中 Avro 的类/对象缓存。...注意 Flink 的大部分依赖，比如 guava、netty、jackson 等，都被 Flink 的维护者屏蔽掉了，所以用户通常不用担心。
基于时间戳的排序 在流处理系统中，由于流入的消息是无限的，所以对消息进行排序基本上被认为是不可行的。但是在Flink流处理系统中，基于WaterMark，Flink实现了基于时间戳的全局排序。...当从内存加载数据到缓存时，一般是以cache line为单位加载数据，所以当CPU访问的数据如果是在内存中连续存储的话，访问的效率会非常高。...如果CPU要访问的数据不在当前缓存所有的cache line中，则需要从内存中加载对应的数据，这被称为一次cache miss。...Remaining Heap用于UDF中用户自己创建的Java对象，在UDF中，用户通常是流式的处理数据，并不需要很多内存，同时Flink也不鼓励用户在UDF中缓存很多数据，因为这会引起前面提到的诸多问题...在Flink中，内存池由多个MemorySegment组成，每个MemorySegment代表一块连续的内存，底层存储是byte[]，默认32KB大小。
下图描述了 Flink 如何存储序列化后的数据到内存块中，以及在需要的时候如何将数据存储到磁盘上。 从上面我们能够得出 Flink 积极的内存管理以及直接操作二进制数据有以下几点好处： 减少GC压力。...但是 Flink 实现了自己的序列化框架。因为在 Flink 中处理的数据流通常是同一类型，由于数据集对象的类型固定，对于数据集可以只保存一份对象 Schema 信息，节省大量的存储空间。...分析基于 Scala 的 Flink 程序 UDF 的返回类型的类型信息。...第二，这样做是缓存友好的，因为 key 都是连续存储在内存中的，可以大大减少 cache miss（后面会详细解释）。 排序的关键是比大小和交换。...然而如果同时加载两个子类，那么 JIT 编译器就只能在真正运行到的时候才知道是哪个子类，这样就无法提前做优化。实际测试的性能差距在 2.7 被左右。
下图描述了 Flink 如何存储序列化后的数据到内存块中，以及在需要的时候如何将数据存储到磁盘上。 从上面我们能够得出 Flink 积极的内存管理以及直接操作二进制数据有以下几点好处： 减少GC压力。...但是 Flink 实现了自己的序列化框架。因为在 Flink 中处理的数据流通常是同一类型，由于数据集对象的类型固定，对于数据集可以只保存一份对象Schema信息，节省大量的存储空间。...如果对象的成员变量较多时，能够大大减少Java对象的创建开销，以及内存数据的拷贝大小。 Flink支持任意的Java或是Scala类型。...分析基于 Scala 的 Flink 程序 UDF 的返回类型的类型信息。...然而如果同时加载两个子类，那么 JIT 编译器就只能在真正运行到的时候才知道是哪个子类，这样就无法提前做优化。实际测试的性能差距在 2.7 被左右。
同时，作为在程序员中普及率最高的语言之一，它也降低了更多程序员使用，或是参与开发Hadoop项目的门槛。同时，基于Scala开发的Spark，甚至因为项目的火热反过来极大的促进了Scala语言的推广。...Tez的抽象层次较低，用户不易直接使用，Spark与Flink都提供了抽象的分布式数据集以及可在数据集上使用的操作符，用户可以像操作Scala数据集合类似的方式在Spark/FLink中的操作分布式数据集...当从内存加载数据到缓存时，一般是以cache line为单位加载数据，所以当CPU访问的数据如果是在内存中连续存储的话，访问的效率会非常高。...如果CPU要访问的数据不在当前缓存所有的cache line中，则需要从内存中加载对应的数据，这被称为一次cache miss。...Remaining Heap用于UDF中用户自己创建的Java对象，在UDF中，用户通常是流式的处理数据，并不需要很多内存，同时Flink也不鼓励用户在UDF中缓存很多数据，因为这会引起前面提到的诸多问题
Perm：存放加载的类别还有方法对象。 Java不同的世代使用不同的GC算法。...每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个MemorySegment中。 Flink堆内存划分： ? Network Buffers: 一定数量的32KB大小的缓存，主要用于数据的网络传输。...Flink 中的算法（如 sort/shuffle/join）会向这个内存池申请 MemorySegment，将序列化后的数据存于其中，使用完后释放回内存池。...GenericTypeInfo: 任意无法匹配之前几种类型的类。 针对前六种类型数据集，Flink皆可以自动生成对应的TypeSerializer，能非常高效地对数据集进行序列化和反序列化。...第一，交换定长块（key+pointer）更高效，不用交换真实的数据也不用移动其他key和pointer。第二，这样做是缓存友好的，因为key都是连续存储在内存中的，可以增加cache命中。
---- 1.5 Flink的广播变量 Flink支持广播变量，就是将数据广播到具体的 taskmanager 上，数据存储在内存中， 这样可以减缓大量的 shuffle 操作； 比如在数据...join 阶段，不可避免的就是大量的 shuffle 操作，我们可以把其中一个 dataSet 广播出去，一直加载到 taskManager 的内存 中，可以直接在内存中拿数据，避免了大量的 shuffle...■ 如果不使用广播，每一个 Task 都会拷贝一份数据集，造成内存资源浪费 用法: 在需要使用广播的操作后，使用withBroadcastSet 创建广播 在操作中，使用...的分布式缓存 Flink 提供了一个类似于 Hadoop 的分布式缓存，让并行运行实例的函数可以在本地访 问。...【注意】广播是将变量分发到各个 worker 节点的内存上，分布式缓存是将文件缓存到各个 worker 节点上； 用法 使用 Flink 运行时环境的 registerCachedFile 在操作中，
本篇文章大概3155字，阅读时间大约8分钟 结合Flink官方文档，整理关于Flink命令行的操作参数，包含命令行接口和Scala Shell 1 文档编写目的 整理Flink官方文档中命令行接口和scala-shell...的内容 在Flink1.10.1集群上进行实操 Flink命令行 Command-Line Interface Scala Shell 2 Command-Line Interface Flink的命令行接口主要用来运行达成...允许跳过无法还原的savepoint。... 在指定目录中传输文件 -ytm,--yarntaskManagerMemory 每个taskmanager的内存 -yz,--yarnzookeeperNamespace <arg...的jar包 Scala Shell Flink可以使用交互式的scala shell环境，可以使用本地模式和集群模式。
Flink通过灵活的执行引擎，能够同时支持批处理任务与流处理任务。 在执行引擎这一层，流处理系统与批处理系统最大不同在于节点间的数据传输方式。...对于一个流处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，然后立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理；而对于一个批处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后...，序列化到缓存中，并不会立刻通过网络传输到下一个节点，当缓存写满，就持久化到本地硬盘上，当所有数据都被处理完成后，才开始将处理后的数据通过网络传输到下一个节点。... Ⅶ、商业智能分析ETL Ⅷ、Zalando使用flink转换数据以便于加载到数据仓库，将复杂的转换操作转化为相对简单的并确保分析终端用户可以更快的访问数据(实时ETL) 6、Flink\Storm...8、Flink scala shell代码调试 针对初学者，开发的时候容易出错，如果每次都打包进行调试，比较麻烦，并且也不好定位问题，可以在scala shell命令行下进行调试; scala
戳更多文章： 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口...基于变量的数据类型，操作系统会进行内存分配并且决定什么将被储存在保留内存中。因此，通过给变量分配不同的数据类型，你可以在这些变量中存储整数，小数或者字母。...一、变量： 在程序运行过程中其值可能发生改变的量叫做变量。如：时间，年龄。 二、常量 在程序运行过程中其值不会发生变化的量叫做常量。如：数值 3，字符'A'。...在 Scala 中，使用关键词 "var" 声明变量，使用关键词 "val" 声明常量。...---- 变量类型引用 在 Scala 中声明变量和常量不一定要指明数据类型，在没有指明数据类型的情况下，其数据类型是通过变量或常量的初始值推断出来的。
在加载过程中，由于元数据验证、字节码验证的需要，又可能触发其他相关类的加载动作，例如加载这个类的父类或实现的接口。一旦这个加载过程出现了任何异常，解析过程就将宣告失败。2....比如 Guava 的 Interner，或是 Avro 的序列化器中的类或对象。● JDBCJDBC 驱动会在用户类加载器之外泄漏引用。...04 Yarn 的分布式缓存NodeManager 采用轮询的分配策略将这三类资源存放在 yarn.nodemanager.local-dirs 指定的目录列表中，在每个目录中，资源按照以下方式存放：●...元数据空间不会内存泄露，导致任务报错。要缓存 connector jar 包。● 遇到的问题Flink 一个 job 可能有多个算子，一个 connector 就是一个算子。...Flink 原生是为 job 级别新生成的 Classloader，无法把每个 connector 放在一个独立的 Classloader 里面。
在 Flink CEP 的处理逻辑中，状态没有满足的和 迟到的数据，都会存储在一个 Map 数据结构中，也就是说，如果我们限定判断事件 序列的时长为 5 分钟，那么内存中就会存储 5 分钟的数据，这在我看来...分为以下几个步骤： 开始事务（beginTransaction）创建一个临时文件夹，来写把数据写入到这个文件夹里面 预提交（preCommit）将内存中缓存的数据写入文件并关闭 正式提交（commit...理论上Flink的内存管理分为三部分： Network Buffers：这个是在TaskManager启动的时候分配的，这是一组用于缓存网络数据的内存，每个块是32K，默认分配2048个，可以通过“taskmanager.network.numberOfBuffers...下面这段代码，根据配置文件中的各种参数来计算内存的分配方法。（heap or off-heap，这个放到下节谈），内存的分配支持预分配和lazy load，默认懒加载的方式。...: 任意的 POJO (Java or Scala)，例如，Java对象的所有成员变量，要么是 public 修饰符定义，要么有 getter/setter 方法 GenericTypeInfo: 任意无法匹配之前几种类型的类
Flink 提供了一个分布式缓存，类似于 hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地 文件，并把它放在 taskmanager 节点中，防止 task 重复拉取。...在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...Flink 中的时间种类有哪些？各自介绍一下？ ? Flink 中的时间与现实世界中的时间是不一致的，在 flink 中被划分为事件时间，摄入时间， 处理时间三种。...15 Flink 的内存管理是如何做的 Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块 上。此外，Flink 大量的使用了堆外内存。...分为以下几 个步骤： 开始事务（beginTransaction）创建一个临时文件夹，来写把数据写入到这个文件 夹里面 预提交（preCommit）将内存中缓存的数据写入文件并关闭 正式提交（commit
Flink 提供了一个分布式缓存，类似于 hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地 文件，并把它放在 taskmanager 节点中，防止 task 重复拉取。...在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...Flink 中的时间种类有哪些？各自介绍一下？ Flink 中的时间与现实世界中的时间是不一致的，在 flink 中被划分为事件时间，摄入时间， 处理时间三种。...15 Flink 的内存管理是如何做的 Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块 上。此外，Flink 大量的使用了堆外内存。...分为以下几 个步骤： 开始事务（beginTransaction）创建一个临时文件夹，来写把数据写入到这个文件 夹里面 预提交（preCommit）将内存中缓存的数据写入文件并关闭 正式提交（commit
Flink提供了一个分布式缓存，类似于hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件，并把它放在taskmanager节点中，防止task重复拉取。...Flink中的时间种类有哪些？各自介绍一下？ Flink中的时间与现实世界中的时间是不一致的，在flink中被划分为事件时间，摄入时间，处理时间三种。...Flink中的内存管理是如何做的？...每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个MemorySegment中。 Flink堆内存划分： ? Network Buffers: 一定数量的32KB大小的缓存，主要用于数据的网络传输。...第一，交换定长块（key+pointer）更高效，不用交换真实的数据也不用移动其他key和pointer; 第二，这样做是缓存友好的，因为key都是连续存储在内存中的，可以增加cache命中。
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