13518219792
这篇文章给大家分享的是有关flink1.9.1升级到flink1.12.1有什么改变的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
创新互联公司主要业务有网站营销策划、成都网站制作、网站建设、微信公众号开发、小程序开发、H5开发、程序开发等业务。一次合作终身朋友，是我们奉行的宗旨；我们不仅仅把客户当客户，还把客户视为我们的合作伙伴，在开展业务的过程中，公司还积累了丰富的行业经验、网络营销推广资源和合作伙伴关系资源，并逐渐建立起规范的客户服务和保障体系。
在1.10和_1.11_版本中，Flink 分别对TaskManager和JobManager的内存配置方法做出了较大的改变。 部分配置参数被移除了，或是语义上发生了变化。
jobmanager.heap.size
jobmanager.heap.mb
尽管这两个参数以“堆（Heap）”命名，在此之前它们实际上只有在独立部署模式才完全对应于 JVM 堆内存。 在容器化部署模式下（Kubernetes 和 Yarn），它们指定的内存还包含了其他堆外内存部分。 JVM 堆空间的实际大小，是参数指定的大小减去容器切除（Cut-Off）内存后剩余的部分。 容器切除内存在 1.11 及以上版本中已被彻底移除。
上述两个参数此前对 Mesos 部署模式并不生效。 Flink 在 Mesos 上启动 JobManager 进程时并未设置任何 JVM 内存参数。 从 1.11 版本开始，Flink 将采用与独立部署模式相同的方式设置这些参数。
这两个配置参数目前已被弃用。 如果配置了上述弃用的参数，同时又没有配置与之对应的新配置参数，那它们将按如下规则对应到新的配置参数。
独立部署模式（Standalone Deployment）、Mesos 部署模式下：JVM 堆内存（jobmanager.memory.heap.size）
容器化部署模式（Containerized Deployement）下（Kubernetes、Yarn）：进程总内存（jobmanager.memory.process.size）
建议您尽早使用新的配置参数取代启用的配置参数，它们在今后的版本中可能会被彻底移除。
如果仅配置了 Flink 总内存或进程总内存，那么 JVM 堆内存将是总内存减去其他内存部分后剩余的部分。 请参考如何配置总内存。 此外，也可以通过配置 jobmanager.memory.heap.size 的方式直接指定 JVM 堆内存。
新的内存配置要求用户至少指定下列配置参数（或参数组合）的其中之一，否则 Flink 将无法启动。
| TaskManager: | JobManager: |
|---|---|
taskmanager.memory.flink.size | jobmanager.memory.flink.size |
taskmanager.memory.process.size | jobmanager.memory.process.size |
taskmanager.memory.task.heap.size 和taskmanager.memory.managed.size | jobmanager.memory.heap.size |
在原本的内存配置方法中，用于指定 JVM 堆内存 的配置参数是:
修改配置
jobmanager.heap.size: 1024m --> jobmanager.memory.process.size: 1024m
taskmanager.heap.size: 2048m --> taskmanager.memory.flink.size: 2048m
flink的版本升级：
kafka connector版本升级：
废弃方法去除：env.getConfig().disableSysoutLogging(); --> //env.getConfig().disableSysoutLogging();
消费者：FlinkKafkaConsumer011
感谢各位的阅读！关于“flink1.9.1升级到flink1.12.1有什么改变”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
