实时计算 Flink版产品使用问题之在使用Flink on yarn模式进行内存资源调优时,如何进行优化

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:flink的applcation model模式和sql client可以一起用吗

flink的applcation model模式和sql client可以一起用吗,如何使用呢,如果不能使用,生产环境pre-job和session模式哪个模式会更好



参考答案:

Apache Flink 支持多种部署模式,包括 Application Model、Per-Job 和 Session 模式。Application Model 模式是一种新的部署方式,主要解决了 Per-Job 模式中的一些问题,并且目前 Application 模式已经支持 Yarn 和 K8s 的部署方式。Flink 的 SQL Client 可以处理用 SQL 语言编写的查询语句,这些查询需要嵌入用 Java 或 Scala 编写的程序中。

在生产环境中,选择 Pre-job 还是 Session 模式取决于具体的应用场景和需求。如果你需要长时间运行的任务,并且希望任务在出现问题时能够自动恢复,那么 Pre-job 模式可能更适合你。相反,如果你的任务是短周期的或者对实时性有较高要求,那么 Session 模式可能更为合适。



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问题二:使用flink on yarn的模式,怎么进行内存资源调优呢,如何配置flink内存

使用了三台机器搭建flink on yarn,想在生产环境进行调优,如何设置呢,或者说怎么调优最为合理,配置文件如何去修改,还请社区中有经验的大佬指教



参考答案:

在使用Flink on yarn模式进行内存资源调优时,可以配置Flink的参数来优化内存使用。以下是一些关键参数的配置指导:

  1. JobManager参数:
  • jobmanager.heap.mb:用于设置JobManager的堆内存大小,一般建议不要配置得太大,1-2G足够。
  • jobmanager.rpc.address:指定JobManager的地址。
  • jobmanager.rpc.port:指定JobManager的端口。
  1. TaskManager参数:
  • taskmanager.heap.mb:用于设置TaskManager的堆内存大小,大小应根据任务量进行合理的配置。
  • taskmanager.numberOfTaskSlots:指定TaskManager的slot数量,在yarn模式下会受到yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores值的影响。
  • taskmanager.memory.process.size:用于配置Flink TaskManager任务的总内存,Flink框架会根据默认比例划分各个区域的内存,但有时默认划分可能不适应特定需求,因此可能需要手动调整以避免资源浪费。
  1. 资源配置:
  • 提交方式可以选择yarn-per-job,并在使用脚本提交Flink任务时指定资源分配。为任务分配合适的资源是性能调优的第一步,适当增加资源的分配通常与性能提升成正比。确保实现了最优资源配置后,再考虑进一步的性能调优策略。

通过合理配置上述参数,您可以更好地优化Flink on yarn模式下的内存资源使用,从而提高任务执行效率和性能。



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问题三:有没有做Flink CDC 和kettle对比?

有没有大佬做Flink CDC 和kettle对比?各个维度的



参考答案:

Flink CDC和Kettle都是常用的数据同步工具,但它们在处理方式和能力上存在一些主要的区别。

Flink CDC是Apache Flink的一组连接器,主要用于捕获数据库的变更数据,如MySQL、Postgres等。其优势在于支持全量和增量一体化同步,即首先读取数据库中表的历史全量数据,再无缝衔接到读取表的增量数据,为用户提供实时的、一致性的快照。同时,Flink CDC支持分布式架构、支持事务,并且生态友好。然而,Flink CDC 1.x版本在不加锁的情况下可以满足大部分场景,但是牺牲了一定的数据准确性。

相比之下,Kettle是一款开源的ETL工具,可以进行数据的抽取、转换和加载等操作。它支持多种数据库,包括MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等,并且可以通过图形化界面进行任务调度和管理。然而,Kettle在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈。



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问题四:Flink CDC这个可以打印 但是就是sink不进去?

Flink CDC这个可以打印 但是就是sink不进去?



参考答案:

taskmanager.heap.size 和 jobmanager.heap.size 这两个参数你改改看



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问题五:请问postgresqlFlink CDC 能直接读取华为的 gaussdb 吗?

请问postgresqlFlink CDC 能直接读取华为的 gaussdb 吗?



参考答案:

不能



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