我使用的是apachebeam，流式收集容量为1.5gb。我的查找表是一个jdbciomysql响应。
当我在没有侧输入的情况下运行管道时，我的工作将在大约2分钟内完成。当我用侧边输入运行我的作业时，我的作业将永远不会完成，会死掉。
下面是我用来存储查找的代码（~1m条记录）
PCollectionView<Map<String,String>> sideData = pipeline.apply(JdbcIO.<KV<String, String>>read()
.withDataSourceConfiguration(JdbcIO.DataSourceConfiguration.create(
"com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://ip")
.withUsername("username")
.withPassword("password"))
.withQuery("select a_number from cell")
.withCoder(KvCoder.of(StringUtf8Coder.of(), StringUtf8Coder.of()))
.withRowMapper(new JdbcIO.RowMapper<KV<String, String>>() {
public KV<String, String> mapRow(ResultSet resultSet) throws Exception {
return KV.of(resultSet.getString(1), resultSet.getString(1));
}
})).apply(View.asMap());这是我的流媒体收藏代码
pipeline
.apply("ReadMyFile", TextIO.read().from("/home/data/**")
.watchForNewFiles(Duration.standardSeconds(60), Watch.Growth.<String>never()))
.apply(Window.<String>into(new GlobalWindows())
.triggering(Repeatedly.forever(AfterProcessingTime.pastFirstElementInPane().plusDelayOf(Duration.standardSeconds(30))))
.accumulatingFiredPanes()
.withAllowedLateness(ONE_DAY))下面是我的pardo的代码，用于迭代每个事件行（共10m条记录）
.apply(ParDo.of(new DoFn<KV<String,Integer>,KV<String,Integer>>() {
@ProcessElement
public void processElement(ProcessContext c) {
KV<String,Integer> i = c.element();
String sideInputData = c.sideInput(sideData).get(i.getKey());
if (sideInputData == null) {
c.output(i);
}
}
}).withSideInputs(sideData));我使用的是flink集群，但使用的是directrunner输出。
集群：
2 cpu 6核24gb ram
我做错什么了？我关注过这个
2条答案
按热度按时间jchrr9hc1#
解决方案是创建一个“缓存”Map。
sideinput只触发一次，然后我将它缓存到一个与map等效的sucture中。
所以，我要避免为每个processelement做sideinput。
5gfr0r5j2#
如果用更少的数据运行，我怀疑程序正在耗尽java进程的所有内存。您可以通过jvisualvm或jconsole监视它。有许多文章涉及这个问题，我只是偶然发现了这一个快速谷歌搜索。
如果内存耗尽，您的java进程通常忙于清理内存，您会看到性能的巨大下降。在某个时刻，java放弃并失败了。
为了解决这个问题，增加java堆的大小就足够了。你如何增加它取决于你如何和在哪里执行它。看看java的
-Xmx参数或梁中的某个堆选项。