> > streamTableEnv.getConfig().getConfiguration().setString(key, value);
> > 这种属于任务运行时配置！
> >
> >
> >
> > --原始邮件--
> > 发件人:
> > "user-zh"
> >
> --原始邮件--
> 发件人:
> "user-zh"
> <
> shizhengc...@outlook.com;
> 发送时间:2020年11月16日(星期一) 晚上7:14
> 收件人:"user-zh@flink.apache.org"
> 主题:回复: flink-
好的，谢谢回复，那请问下 taskmanager.memory.task.off-heap.size 这个参数可以通过 下面代码动态设置吗？
streamTableEnv.getConfig().getConfiguration().setString(key, value);
发件人: Xintong Song
发送时间: 2020年11月16日 10:59
收件人: user-zh
主题: Re: flink-1.11.2 的 内存溢出问题
那应该不存在内存泄露的问题。应该就是 job 需要的 direct
flink-on-yarn .
per-job模式，重启是kafka的group.id没变，应该是接着offset消费的，但是任务启动不起来。不知道是不是一段时间后，积压导致的。
发件人: Xintong Song
发送时间: 2020年11月16日 10:11
收件人: user-zh
主题: Re: flink-1.11.2 的 内存溢出问题
是什么部署模式呢？standalone？
之前任务运行一段时间报错之后，重新运行的时候是所有 TM 都重启了吗？还是有复用之前的 TM？
Thank you
是什么部署模式呢？standalone？
之前任务运行一段时间报错之后，重新运行的时候是所有 TM 都重启了吗？还是有复用之前的 TM？
Thank you~
Xintong Song
On Mon, Nov 16, 2020 at 5:53 PM 史 正超 wrote:
> 使用的是rocksdb, 并行度是5，1个tm, 5个slot，tm 内存给
> 10G，启动任务报下面的错误。之前有启动成功过，运行一段时间后，也是报内存溢出，然后接成原来的offset启动任务，直接启动不起来了。
>
> 2020-11-16 17:44:52
>
使用的是rocksdb, 并行度是5，1个tm, 5个slot，tm 内存给
10G，启动任务报下面的错误。之前有启动成功过，运行一段时间后，也是报内存溢出，然后接成原来的offset启动任务，直接启动不起来了。
2020-11-16 17:44:52
java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory. The direct out-of-memory
error has occurred. This can mean two things: either job(s) require(s) a larger
size of JVM
