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1.Flink 的 kafka 连接器有什么特地的中央？**
Flink 源码中有一个独立的 connector 模块，所有的其余 connector 都依赖于此模块，Flink 在 1.9 版本公布的全新 kafka 连接器，摒弃了之前连贯不同版本的 kafka 集群须要依赖不同版本的 connector 这种做法，只须要依赖一个 connector 即可。
2. 说说 Flink 的内存治理是如何做的?**
Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预调配的内存块上。此外，Flink 大量的应用了堆外内存。如果须要解决的数据超出了内存限度，则会将局部数据存储到硬盘上。Flink 为了间接操作二进制数据实现了本人的序列化框架。实践上 Flink 的内存治理分为三局部：
Network Buffers：这个是在 TaskManager 启动的时候调配的，这是一组用于缓存网络数据的内存，每个块是 32K，默认调配 2048 个，能够通过“taskmanager.network.numberOfBuffers”批改
Memory Manage pool：大量的 Memory Segment 块，用于运行时的算法（Sort/Join/Shuffle 等），这部分启动的时候就会调配。上面这段代码，依据配置文件中的各种参数来计算内存的调配办法。（heap or off-heap，这个放到下节谈），内存的调配反对预调配和 lazy load，默认懒加载的形式。
User Code，这部分是除了 Memory Manager 之外的内存用于 User code 和 TaskManager 自身的数据结构。
3. 说说 Flink 的序列化如何做的?**
Java 自身自带的序列化和反序列化的性能，然而辅助信息占用空间比拟大，在序列化对象时记录了过多的类信息。Apache Flink 摒弃了 Java 原生的序列化办法，以独特的形式解决数据类型和序列化，蕴含本人的类型描述符，泛型类型提取和类型序列化框架。TypeInformation 是所有类型描述符的基类。它揭示了该类型的一些根本属性，并且能够生成序列化器。TypeInformation 反对以下几种类型：
BasicTypeInfo: 任意 Java 根本类型或 String 类型
BasicArrayTypeInfo: 任意 Java 根本类型数组或 String 数组
WritableTypeInfo: 任意 Hadoop Writable 接口的实现类
TupleTypeInfo: 任意的 Flink Tuple 类型 (反对 Tuple1 to Tuple25)。Flink tuples 是固定长度固定类型的 Java Tuple 实现
CaseClassTypeInfo: 任意的 Scala CaseClass(包含 Scala tuples)
PojoTypeInfo: 任意的 POJO (Java or Scala)，例如，Java 对象的所有成员变量，要么是 public 修饰符定义，要么有 getter/setter 办法
GenericTypeInfo: 任意无奈匹配之前几种类型的类
针对前六种类型数据集，Flink 皆能够主动生成对应的 TypeSerializer，能十分高效地对数据集进行序列化和反序列化。
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