flink的内存配置要怎么配呢？

在 Flink 中，内存配置对于作业的性能和稳定性都非常重要。通常情况下，需要同时考虑以下两个方面的内存配置：

1、算子内存：每个算子需要的内存大小，包括算子的堆内存和直接内存（Off-heap Memory）。可以通过算子的 setMemorySize 方法来设置算子的内存大小。

2、TaskManager 内存：整个 TaskManager 可以使用的内存大小，包括 TaskManager 的堆内存和直接内存。可以通过 flink-conf.yaml 文件中的 taskmanager.memory.framework.off-heap 和 taskmanager.memory.process.size 配置项来设置 TaskManager 的内存大小。

具体来说，可以按照以下步骤配置 Flink 的内存：

1、确定每个算子需要的内存大小，并通过算子的 setMemorySize 方法来设置算子的内存大小。通常情况下，可以将算子的内存大小设置为 TaskManager 内存大小的一半左右。

2、根据集群的硬件资源和作业的需求，确定 TaskManager 的堆内存和直接内存大小，并在 flink-conf.yaml 文件中配置 taskmanager.memory.framework.off-heap 和 taskmanager.memory.process.size 配置项。通常情况下，可以将 TaskManager 的堆内存和直接内存大小设置为集群总内存大小的 70% 左右。

3、在启动作业时，通过命令行参数 -yD 或 -yjm 来设置 JVM 的堆内存大小和直接内存大小。例如，可以使用以下命令来启动作业：

./bin/flink run -yD taskmanager.memory.jvm.heap.size=1024m \
               -yD taskmanager.memory.jvm.direct.size=512m \
               examples.jar

这里将 JVM 的堆内存大小设置为 1024MB，直接内存大小设置为 512MB。

对于不同的作业和集群环境，需要根据实际情况来调整内存配置。如果内存配置不合理，可能会导致作业执行缓慢、OOM 错误等问题。因此，在进行内存配置时，需要进行充分的测试和优化。

（1）设置总内存：total process memory （2）设置flink总内存：total flink memory （3）设置各个中间组件本身内存

Flink 的内存配置主要涉及JobManager、TaskManager、Task。

• 通过设置环境变量 FLINK_JM_HEAP 或在 flink-conf.yaml 文件中设置 jobmanager.heap.size 参数来配置 JobManager 的内存大小。

• 设置环境变量 FLINK_TM_HEAP 或在 flink-conf.yaml 文件中设置 taskmanager.heap.size 参数来配置 TaskManager 的内存大小。

• 通过设置 TableConfig 或 ExecutionConfig 中的 setLocalEnvironment 方法来配置 Task 的内存大小。