写回答
-
北京阿里云ACE会长是的，Flink的TaskManager（TM）和JobManager（JM）分配的非堆内存大小可以通过配置文件进行设置。在Flink中，非堆内存主要用于存储JVM运行时的元数据、线程栈、直接内存等信息，对于Flink作业的执行和性能具有重要的影响。
具体而言，您可以通过编辑Flink的配置文件flink-conf.yaml来设置TM和JM的非堆内存大小。以下是一些常用的配置项：
taskmanager.memory.process.size：TM进程的总内存大小，包括堆内存和非堆内存。默认为1GB，可以根据需要进行调整。例如，将其设置为2GB：taskmanager.memory.process.size: 2g
taskmanager.memory.task.off-heap.size：TM分配的非堆内存大小，默认为0（即不分配非堆内存）。如果需要分配非堆内存，可以设置为一个正整数。例如，将其设置为512MB：taskmanager.memory.task.off-heap.size: 512m
jobmanager.heap.size：JM堆内存的大小，默认为1024MB。可以根据需要进行调整。例如，将其设置为2GB：jobmanager.heap.size: 2g
jobmanager.heap.mb：同上，JM堆内存的大小，默认为1024MB。
需要注意的是，TM和JM的非堆内存大小设置应该根据具体的应用场景和硬件环境进行调整。如果非堆内存过小，可能会导致内存不足或者频繁进行GC操作，影响作业的性能和稳定性。如果非堆内存过大，可能会导致内存浪费和资源浪费，影响系统的整体性能和可用性。
2023-08-08 18:26:25赞同 展开评论 打赏 -
可以的，和社区一致，配置参数就行。参考https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/docs/deployment/config/
此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”2023-08-08 12:25:49赞同 展开评论 打赏
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎，提高作业开发运维效率。
