flink1.14.6跑一个简单的insert语句，taskmanager的JVM内存都占用了2.？

在使用 Flink 1.14.6 运行一个简单的 insert 语句时，你观察到 TaskManager 的 JVM 内存占用了2.5GB到4GB左右，并且速度较慢。这可能是由于以下几个原因导致的：

1. Flink 1.14.6 存在内存泄漏问题：特别是 ObjectHashMap 类可能会导致内存泄漏。你可以考虑升级到较新的 Flink 版本（如 1.14.7 或 1.15），其中部分内存问题已经修复。

2. RocksDB StateBackend 默认占用较多内存：Flink 默认使用 RocksDB 作为 StateBackend，它可能占用较多的内存空间。你可以尝试使用其他的 StateBackend，如 FsStatebackend。

3. TaskManager 分配的内存较多：如果你为 TaskManager 分配了较多的 JVM 内存，Flink 将会尽量利用这些内存资源。

4. SQL 查询涉及较多的聚合、连接等操作：如果你的 SQL 查询涉及较多的聚合、连接等操作，会占用更多的内存空间。

为了解决这个问题，你可以考虑以下优化措施：

- 升级到较新的 Flink 版本：升级到 1.14.7 或 1.15 版本，其中部分内存问题已经修复。

- 使用其他的 StateBackend：考虑使用 FsStatebackend 作为 StateBackend，它可能能够减少内存占用。

- 减少 TaskManager 分配的 JVM 内存：通过修改 Flink 的配置文件（conf/flink-conf.yaml），降低 TaskManager 分配的 JVM 内存，例如调整 taskmanager.memory.fraction 参数。

- 优化 SQL 查询：尽量避免过多的连接和中间结果，优化 SQL 查询的性能，从而减少内存消耗。

- 降低 Table API 的并发度：如果使用 Table API 进行操作，降低并发度可以减少内存消耗。

综上所述，要减少 Flink 1.14.6 的内存消耗，可以尝试使用上述优化措施，并确保合理配置和优化 SQL 查询和 Table API 的使用。希望这些建议对你有帮助。如果还有其他问题，请随时提问。

link 1.14.6 的任务消耗较多内存是存在的问题。
这可能是以下几个原因造成的:
Flink 1.14.6 存在内存泄漏问题,特别是 ObjectHashMap 类。
Flink 的 RocksDB State Backend 默认占用较多内存。
你的 TaskManager 分配的内存较多,Flink 会尽量利用完。
执行的 SQL 查询涉及较多的聚合、连接等操作,占用更多内存。
使用的 Table API 或 SQL 功能比较复杂,会占用更多内存。
为了解决这个问题,你可以从以下方面做优化:
升级到较新的 Flink 版本,如 1.14.7或1.15,部分内存问题已修复
考虑使用其他 StateBackend,比如 FsStatebackend
减少 TaskManager 分配的 JVM 内存
优化 SQL 查询,避免过多连接和中间结果
使用 Table API 时,降低并发度,减少内存消耗
具体操作是修改 conf/flink-conf.yaml配置:
yaml
Copy
taskmanager.memory.fraction: 0.7 # 降低 JVM 内存使用
state.backend: filesystem # 使用 FileSystem StateBackend
总的来说,要减少 Flink 1.14.6 的内存消耗,不仅要合理配置,还要优化 SQL 查询和 Table API 使用。