iceberg不能边写边提交,一直堵在内存中导致一直gc？

针对您在使用Flink on Yarn（BATCH）模式处理Iceberg表时遇到的内存问题，导致频繁GC并阻塞任务执行，以下是一些建议和解决方案：

问题分析

1. 内存占用过高：批处理作业中，由于Iceberg写操作可能积累大量数据在内存中未及时提交，这会迅速消耗TaskManager的内存资源。
2. GC频繁触发：内存资源紧张会导致Java虚拟机（JVM）频繁进行垃圾回收，影响任务性能。

解决方案

1. 调整Flink作业配置

• 增加TaskManager内存：适当增加TaskManager的堆内存大小，以容纳更多数据处理过程中的内存需求。但需注意避免设置过大导致OOM错误。
• 优化内存管理：根据任务特性选择合适的Flink内存池配置，比如调整Managed Memory与Heap Memory的比例，以更高效地利用内存资源。

2. 调整Iceberg写入策略

• 启用批量写入模式：确保您的Iceberg表写入操作采用bulk_insert模式，这有助于减少小文件生成，从而降低内存压力。相较于upsert或insert模式，批量写入可以在一定程度上减少内存中的中间状态。

3. 控制写入批次大小

• 在Flink作业中，可以通过自定义sink或利用Iceberg Flink Connector的配置来控制每次写入Iceberg表的数据量，避免一次性加载过多数据到内存中。

4. 优化Checkpoint策略

• 考虑到checkpoint过程中可能会将大量状态写入磁盘，影响IO性能和内存使用，可以调整checkpoint间隔时间，减少频繁的checkpoint操作，减轻内存和磁盘的压力。

5. 监控与调优

• 监控内存使用情况：持续监控TaskManager的内存、CPU使用率，以及线程栈信息，以便快速定位问题。
• 排查数据倾斜：如果存在数据倾斜问题，应调整数据分区策略，均衡负载，减少特定节点的内存压力。

注意事项

• 合理分配Slot数量：根据实际资源和作业需求，合理设置TaskManager的Slot数量，避免单个节点承载过多任务导致资源紧张。
• 磁盘空间监控：确保TaskManager所在节点有足够的磁盘空间用于存储中间结果和checkpoint数据，避免因磁盘空间不足引发的问题。

通过上述措施，您可以有效缓解批处理作业中由Iceberg写操作导致的内存占用过高及频繁GC问题，提升作业运行效率。