6.1.3 内存溢出（OOM）分析与解决

文档摘要

6.1.3 内存溢出（OOM）分析与解决 6.1.3 内存溢出（OOM）分析与解决在Kettle（Pentaho Data Integration, PDI）的Transformation执行过程中，内存溢出（Out of Memory, OOM）是制约系统稳定性与吞吐能力的关键瓶颈之一。作为ETL工程师或数据架构师，我们常常面对这样的困境：一个逻辑清晰、结构合理的Transformation，在处理小规模数据时运行流畅，一旦投入生产环境处理TB级数据流，便如陷入泥沼，最终以或告终。这不仅中断了数据流水线，更暴露出我们在资源规划、缓冲策略与并行控制上的认知盲区。那么，Kettle中的内存究竟用在了何处？为何看似“轻量”的数据流会吞噬数GB乃至数十GB的堆内存？