flink资源回收

简述信息一览：

• 1、Flink调优之前,必须先看懂的TaskManager内存模型
• 2、Flink面试常见问题(实战)
• 3、大数据面试题汇总之Flink
• 4、[2024年]-flink面试真题(一)
• 5、在Yarn上运行Flink应用

Flink调优之前,必须先看懂的TaskManager内存模型

1、通过Flink的Web UI，可以查看TaskManager的物理内存、JVM堆内存和Flink管理的内存等详细信息，有助于了解内存使用情况。调优意义：理解这些内存分配和使用机制，可以帮助优化资源分配，避免内存浪费或不足导致的性能瓶颈和稳定性问题。通过合理调整各内存区域的大小，可以提升任务执行效率，确保Flink集群的稳定运行。

2、Flink 10+ 的 TaskManager 内存模型包括 JVM 管理的 Heap 内存和 Flink 自管理的 OffHeap内存。Flink 内存管理策略分为硬限制、软限制和预留三种。

3、Flink TaskManager 内存模型Flink 10+ 的 TaskManager 内存模型包括 JVM 管理的 Heap 内存，以及 Flink 自管理的 Off-Heap（Native 和 Direct）内存。Flink 内存管理策略分为硬限制、软限制和预留三种。

Flink面试常见问题(实战)

在Flink生产环境中，反压问题的排查和处理至关重要。反压通常发生在流量激增的促销或热门活动期间，其特点是数据生产速度超过消费速度，可能导致数据堆积和处理缓慢，进而影响checkpoint的执行，最终影响数据一致性。定位反压问题可以通过Flink Web UI和Metric。

Flink六道必考面试题总结【附答案解析】 Flink如何保证Exactly-Once语义？答案：Flink通过checkpoint检查点机制来保证Exactly-Once语义。checkpoint是所有任务的状态在某个时间点的一份快照，这个时间点应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候。

Flink通过容错机制处理迟到数据。它利用watermark和Checkpoint来检测数据延迟。对于迟到数据，Flink可以通过检查点恢复的机制来重新处理，确保数据处理的完整性和一致性。同时，Flink支持基于时间戳的容错策略，允许系统在数据延迟时重新处理数据，确保Exactly-Once语义的实现。

Savepoint 的用途与触发方式用途：保存流处理状态的历史版本，支持应用重启和升级时的状态恢复。触发方式：主动触发：bin/flink savepoint ：jobId [：targetDirectory]。取消时触发：bin/flink cancel -s [：targetDirectory] ：jobId。

解Event Time（实际应用最常见）、Processing Time（无事件时间时或高实时性需求）、Ingestion Time（多个 Source Operator 时，使用本地系统时钟）。问题：Flink 程序在数据高峰期如何处理？解使用 Kafka 作为数据源，Flink 消费，但会牺牲一部分实时性。

Flink常见面试问题答案如下：Flink任务提交流程：当Flink任务部署在YARN上时，首先由Client将Flink的Jar包和配置上传到HDFS。接着，Client向YARN的ResourceManager提交任务。ResourceManager分配Container资源后，通知NodeManager启动ApplicationMaster。

大数据面试题汇总之Flink

1、大数据面试题汇总之Flink相关知识点：Flink是什么：Flink是一个分布式流处理框架，支持实时处理和批处理。具有低延迟、高吞吐和高可用性等特点。Flink的架构组成：JobManager：负责任务调度和资源管理。ResourceManager：负责资源的分配和回收。TaskManager：执行任务的具体工作节点。

2、问题：Flink kafka 连接器特别之处？解Flink 9 版本发布全新 kafka 连接器，无需依赖不同版本，通用连接不同版本 kafka 集群。问题：Flink 内存管理如何？解Flink 使用预分配内存块，大量堆外内存，超内存数据存储到硬盘，实现二进制数据操作的序列化框架。

3、Flink六道必考面试题总结【附答案解析】 Flink如何保证Exactly-Once语义？答案：Flink通过checkpoint检查点机制来保证Exactly-Once语义。checkpoint是所有任务的状态在某个时间点的一份快照，这个时间点应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候。

[2024年]-flink面试真题(一)

1、状态后端：Flink的状态后端用于存储和管理状态数据，包括堆内状态后端和堆外状态后端。作用：状态在Flink中用于保存任务的执行状态，以便在故障恢复或数据重放时能够继续处理。状态后端的选择会影响性能、可扩展性和故障恢复能力。Flink的时间语义和Watermark：时间语义：Flink支持事件时间、摄入时间和处理时间三种时间语义。

2、Flink面试题的答案如下：Flink是什么？Flink是一个强大的分布式计算引擎，专为流处理设计，具备流批一体的特性。它支持高吞吐、低延迟、容错和大规模复杂计算。Flink如何处理数据流？数据流是带有时间顺序的事件序列。Flink擅长处理***和有界数据，提供精确的时间控制和有状态计算。

3、AggregateFunction：通用增量聚合，支持输入/输出类型不同。FoldFunction：折叠操作（Flink 12后已弃用，推荐使用AggregateFunction）。

4、Flink六道必考面试题总结【附答案解析】 Flink如何保证Exactly-Once语义？答案：Flink通过checkpoint检查点机制来保证Exactly-Once语义。checkpoint是所有任务的状态在某个时间点的一份快照，这个时间点应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候。

5、集群默认有一个 Job Manager。为防止单点故障，配置了一个主 Job Manager 和两个备用 Job Manager，结合 ZooKeeper 使用，实现高可用。问题：怎么做压力测试和监控？解压力测试主要考虑数据流速度过快，下游算子消费不过时导致的背压。

6、在面试Flink时，面试官可能会提出以下六道必考的面试题，这些问题涉及Flink的核心概念和机制，对于理解Flink的内部工作原理至关重要。 **Flink如何保证Exactly-Once Flink通过事件时间（Event Time）来保证Exactly-Once语义。它维护一个watermark，用于判断事件是否已过期，确保每个事件只被处理一次。

在Yarn上运行Flink应用

在Yarn上运行Flink应用，主要需要注意以下几点： 环境准备： 确保已经安装了JDK11。 下载并解压最新稳定版本的Flink安装包。 配置HADOOP_CLASSPATH环境变量。 部署模式选择： Session模式：JobManager保持常驻，客户端提交的多个作业共享同一个JobManager。作业完成后JobManager继续运行。

使用yarn-session.sh脚本在yarn上启动一个Flink会话。通过yarn的UI界面查看资源分配情况。使用flink run命令提交任务到Flink会话中。通过ApplicationMaster进入Flink的管理界面查看作业执行情况。使用yarn application -kill命令关闭yarn-session。

说明：Flink角色部署在YARN容器内，作为YARN任务的一部分，是生产环境的首选。部署步骤：准备工作：确保JDK8及以上，配置SSH免密码登录，安装Hadoop 2及以上，启动HDFS和YARN。集群规划：设置ResourceManager和NodeManager服务器。修改配置：如关闭内存检查以避免YARN自动杀掉Job。

Yarn Application模式：彻底解决了前两种模式的问题，将Flink interpreter运行在JobManager内，既不影响服务器资源，也避免了对Yarn集群资源的浪费。使用Yarn Application模式非常简单，只需将flink.execution.mode设置为yarn_application。

关于flink资源回收，以及flink资源隔离的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。