【云星数据---Apache Flink实战系列(精品版)】：Apache Flink高级特性与高级应用001-Flink的内存管理001

一、基于JVM的大数据生态圈

1.bigdata on jvm

1.现在大多数开源大数据处理框架都是基于jvm的，像 Apache Hadoop,Apache Spark,Apache Hbase,
Apache Kafka,Apache Flink等。
2.JVM上的程序一方面享受着它带来的好处，也要承受着JVM带来的弊端。

2.jvm的弊端

1.JVM的OOM问题
利用JVM平台开发的程序都会受到OutOfMemoryError的困扰，特别是大数据领域分布式计算框架，他们需要大量的内存，
不得不经常面临这个头疼的问题，当JVM中所有对象大小超
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过分配给JVM的内存大小时，就会发生OutOfMemoryError错误，
导致JVM崩溃，所有在JVM上工作的程序都将无一幸免的受到影响。

2.Full GC
JVM的GC机制一直都是让人又爱又恨的东西。一方面，JVM自己管理内存，减轻开发者的负担，提高开发效率，保障内存安全。
另一方面，不受开发者控制的GC想一颗定时炸弹一样，一旦JVM进行大规模的垃圾回收，所有基于jvm的程序都不再工作，这将
极大的影响实时应用的可靠交付。特别是大数据领域，在处理大量数据的时候，不可避免的的创建了大量的临时对象，一旦对象
使用完毕后，JVM就不定期的进行大规模的垃圾回收工作，这对大数据应用影响很大。

3.Java对象存储密度低
例一：一个只包含boolean属性的对象占用了16个字节内存：对象头占了8个，boolean 属性占了1个，对齐填充占了7个。
而实际上只需要一个bit（1/8字节）就够了。
例二：“abcd”这样简单的字符串在UTF-8编码中需要4个字节存储，但Java采用UTF-16编码存储字符串，需要8个字节存储
“abcd”，同时Java对象还对象header等其他额外信息，一个4字节字符串对象，在Java中需要48字节的空间来存储。
对于大部分的大数据应用，内存都是稀缺资源，更有效率的内存存储，则意味着CPU数据访问吞吐量更高，及更少的磁盘落地。

现在很多大数据处理引擎，开始自动动手管理内存。比如 Apache Drill,Apache Ignite,Apache Geode,Apache Spark等。