目录系列文章目录前言一、JobManager内存二、Flink Process Memory三. TaskManager内存四. 堆内存和堆外内存区别总结前言如果大数据从业者经常使用Spark，Flink两大计算引擎，内存管理模型概念是使用者必须要知道的概念，熟悉内存管理模型可以帮助大家写出更好的代码，计算性能较慢时可以根据内存管理模型重新分配或者优化资源。今天给大家讲解下基于Flink1.12版
Flink 幕后之内存管理引言目前很多大数据处理框架，例如Hadoop、Spark、Storm、Flink等。它们都基于JVM语言开发（java or scala)，运行在JVM上。为了加速合并或者排序（基于磁盘的方式通常要慢一些），需要将数据加载到内存中，由于数据量巨大，对内存是不小的压力。数据存储最简单的做法是将封装成对象直接存储到如List或者Map这样的数据结构中。这种做法会
什么是Flink大状态存储？举个栗子。现有用户访问流数据，需统计每个用户PV，用户量级为3亿。如何计算？假定每个用户ID为50字节。那么3亿用户ID的存储需要：50 b * 3 亿 ≈ 13 G ，那么可以直接存在job内存中，如果担心job重启，内存数据丢失，可以放在redis中，或者Aerospike（一种用磁盘的kv存储）。那如果状态再大一些呢？再举个栗子：某广告场景下，点击数据需要根据请求
flink1.10内存模型见上图，具体含义如下：TaskManager进程总内存（Total Process Memory）含义在容器化部署（on YARN/K8s/Mesos）环境下使用，是Flink总内存、JVM元空间与JVM额外内存开销的和，也就是容器本身的内存大小。参数taskmanager.memory.process.size：无默认值，需要用户指定。Flink总内存（To
本文是《Flink on Yarn三部曲》系列的终篇，先简单回顾前面的内容：《Flink on Yarn三部曲之一：准备工作》：准备好机器、脚本、安装包；《Flink on Yarn三部曲之二：部署和设置》：完成CDH和Flink部署，并在管理页面做好相关的设置；现在Flink、Yarn、HDFS都就绪了，接下来实践提交Flink任务到Yarn执行；两种Flink on YARN模式实践之前，对F
