实时计算 Flink版产品使用合集之如何解决 TaskManager和 JobManager中有大量的等待线程

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:Flink1.13.6 hadoop3.1.1版本,发现TM、JM中有大量的等待线程,有人遇到过吗?


Flink1.13.6 hadoop3.1.1版本,发现TM、JM中有大量的LeaseRenewer等待线程,有人遇到过吗?

使用的是yarn application模式,任务从kafka写到kafka,配了1分钟的chk。


参考回答:

在 Hadoop 中,LeaseRenewer 是一个用于管理分布式系统中租约(Lease)续约的线程。租约是一种用于实现分布式锁、资源分配等场景的机制,允许一个客户端在一段时间内持有某个资源或锁。LeaseRenewer 的作用就是定期续约这些租约,以确保客户端在需要的时候能够保持对资源的访问。

具体来说,LeaseRenewer 的主要功能包括:

1.定期续约: 在分布式系统中,客户端获取租约后,通常需要定期续约以保持对资源的访问权限。LeaseRenewer 线程负责定期发送续约请求给相应的服务,以防止租约过期。

2.提供租约管理: LeaseRenewer 管理了所有租约的续约过程。它会跟踪每个租约的状态,并在需要时发送续约请求。这样,客户端就无需手动管理租约的过期和续约逻辑。

3.处理失败和异常: LeaseRenewer 需要能够处理网络故障、服务不可用等异常情况。在出现这些异常时,它可能会采取一些措施,例如重试续约请求、标记租约过期等。

LeaseRenewer 线程的存在使得开发人员能够更容易地使用分布式系统中的租约机制,而无需过多关注续约等底层细节。这对于实现一些分布式算法、资源管理或锁服务非常有用。

在 Hadoop 中,LeaseRenewer 的一个常见用例是在 HDFS 中,它用于管理客户端对文件的租约,确保客户端在读写文件时保持对文件的访问权限。这个可能是你并行度很多 。或者你代码写的不好 用了很多个客户端。


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问题二:Flink这个问题怎么解决?


Flink这个问题怎么解决?我现在运行一个kafka-kafka的datastream实时任务,现在经常遇到,如果有taskmanager失败,所有的的taskmanager原地重新初始化之后,taskmanager内存出现持续的增长,nmt统计的committed内存之外还有好几g的内存占用,最后task manager物理内存oom被kill最后job failed,不知道有没有遇到类似情况的,特来请教一下,我的flink是1.14.3


参考回答:

这样的情况可能有多种原因,导致 TaskManager 内存持续增长,最终导致 OOM。以下是一些可能的原因和解决方法:

1.内存泄漏: 有可能在你的 Flink 任务中存在内存泄漏问题,导致内存无法释放。这可能是由于没有正确关闭资源、内部状态管理问题等。你可以使用 Java 内存分析工具(如 VisualVM、YourKit、MAT 等)来分析内存快照,以找到泄漏的对象和引用。

2.Flink 版本问题: 你提到你正在使用 Flink 1.14.3。有时,特定版本的 Flink 可能存在一些已知的问题,可能会在后续版本中得到修复。确保你正在使用的 Flink 版本没有已知的内存管理问题,考虑升级到最新的稳定版本。

3.状态大小问题: 如果你的 Flink 任务使用了状态后端,状态的大小可能会影响 TaskManager 的内存使用情况。确保你的状态大小是合理的,并考虑分隔大状态,以免导致内存爆炸。

4.连接到外部资源的问题: 如果你的 Flink 任务连接到外部资源,例如数据库、Kafka 等,可能存在资源未正确释放的问题。确保在任务关闭时释放所有连接和资源。

5.JVM 参数设置: 确保你的 TaskManager 的 JVM 参数设置是合理的。可能需要调整 -Xmx(最大堆内存)、-Xms(初始堆内存)以及其他与内存管理相关的参数。

6.观察日志: 查看 Flink TaskManager 的日志,特别是在内存使用增长期间。可能会有一些警告或异常提示,指示问题所在。

7.垃圾回收分析: 使用 JVM 的垃圾回收分析工具,例如 GC 日志、jcmd 等,来了解垃圾回收的情况。可能存在某些 GC 问题导致内存无法正常释放。

以上是一些建议,你可能需要根据具体的情况进行深入的诊断。如果问题依然存在,考虑提供更多的信息,如任务配置、Flink 日志等,以便进行更详细的分析。


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问题三:新版flink1.18是不是后续开发pipeline统一直接用这两个就好了?


新版flink1.18是不是后续开发pipeline统一直接用flink-scala_2.12与flink-streaming-scala_2.12就好了?


参考回答:

Apache Flink 1.18 版本是其最新的稳定版本,它包含了许多改进和新特性。对于开发 pipeline,你有多种选择,取决于你的具体需求和使用场景。

Flink 1.18 提供了两种主要的方式来构建和运行数据处理管道:

  1. Table API & SQL:这是基于声明式编程模型的高级接口,适合于进行复杂的批处理和流处理任务。Table API 提供了一种类似于关系数据库表操作的方式,而 SQL 则允许你使用标准 SQL 查询来处理数据。这两种方式可以无缝地结合使用,以满足不同层次的需求。
  2. DataStream API 和 DataSet API:这是基于命令式编程模型的低级接口,提供了更细粒度的控制。DataStream API 用于处理无界数据流(实时数据),而 DataSet API 用于处理有界数据集(批量数据)。虽然这些接口更加底层,但它们也更灵活,能够支持更多的定制化需求。

因此,在 Flink 1.18 中,你可以根据你的项目需求、团队技能以及对性能和可维护性的要求来决定使用哪一种或两种方法的组合。如果你需要处理复杂的 ETL 或 BI 任务,并且希望保持代码的简洁性和易读性,那么 Table API 和 SQL 可能是一个好选择。如果你需要实现特定的数据转换逻辑或者需要对性能有更严格的控制,那么 DataStream API 和 DataSet API 可能更适合。


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问题四:Flink有没有什么库 可以做大和hbase一样动态列写 然后还能拿到完整的写的日志啊?


Flink有没有什么库 可以做大和hbase一样动态列写 然后还能拿到完整的写的日志啊?写一条数据进行 拿到这个key的全部数据 实时获取


参考回答:

在 Flink 中,可以使用 Apache HBase Connector 来与 HBase 进行交互,并实现动态列写(Dynamic Column Write)的功能。通过 HBase Connector,您可以将数据以动态列族(Column Family)和列(Column)的形式写入 HBase。

要使用 HBase Connector,您需要添加以下 Maven 依赖项到您的项目中:

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-hbase_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

然后,在 Flink 任务中,您可以使用 Flink 的 HBaseSink 或自定义 RichSinkFunction 来实现将数据写入 HBase。您可以根据数据的动态列族和列信息来进行配置。


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问题五:Flink这个问题怎么处理?


Flink这个问题怎么处理?我一个流实时取top5的会话统计回复率,但写到upsert kafka时,因为回撤的原因,会存在sum(回复率)等于负数的情况,打印到print stream的反而没问题,因为是当成append stream处理。


参考回答:

在 Apache Flink 中,如果你正在使用流式处理并遇到因回撤(Retraction)导致的负数问题,这可能是因为你在进行窗口聚合时没有正确地处理更新和删除事件。

要解决这个问题,你可以采取以下策略:

  1. 理解回撤机制:Flink 的流式处理引擎会为每个窗口生成一个初始结果,然后在收到新数据时发送更新或删除事件。这些事件称为“回撤”(Retraction)。为了确保结果的准确性,你需要处理这些回撤事件,并根据需要调整你的计算逻辑。
  2. 使用累积模式:Flink SQL 支持两种不同的输出模式:“累积”(Cumulative)和“更新”(Updating)。默认情况下,窗口函数会以累积模式运行,这意味着每次有新的数据到达时都会产生一个新的结果。如果选择更新模式,你将得到一个包含插入和删除事件的结果流,这对于处理回撤很有帮助。
  3. 使用 RETURNS RETRACTION:当你定义用户自定义函数(UDFs)或者用户自定义聚合函数(UDAFs)时,可以指定它们返回的是原始值还是回撤值。通过设置 RETURNS RETRACTION,你可以告诉 Flink 你的函数支持回撤。
  4. 检查聚合函数实现:确保你的聚合函数能够正确处理回撤。例如,在计算平均值时,你需要考虑如何处理减少计数和减小总和的情况。
  5. 避免直接操作状态:尽量避免在 ProcessFunction 或 KeyedProcessFunction 中直接对状态进行增减操作。而是应该使用提供的累加器、列表状态等工具来确保正确的回撤处理。
  6. 使用更高级的状态 API:如果你正在使用低级别的 ProcessFunction 或 KeyedProcessFunction,可以考虑升级到更高级的状态 API,如 ListState 和 MapState,这些 API 已经内置了对回撤的支持。


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