锁屏面试题百日百刷，每个工作日坚持更新面试题。请看到最后就能获取你想要的, 接下来的是今日的面试题：
1.Flink 的 kafka 连接器有什么特别的地方？**
Flink源码中有一个独立的connector模块，所有的其他connector都依赖于此模块，Flink 在1.9版本发布的全新kafka连接器，摒弃了之前连接不同版本的kafka集群需要依赖不同版本的connector这种做法，只需要依赖一个connector即可。
2.说说 Flink的内存管理是如何做的?**
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分配的内存块上。此外，Flink大量的使用了堆外内存。如果需要处理的数据超出了内存限制，则会将部分数据存储到硬盘上。Flink 为了直接操作二进制数据实现了自己的序列化框架。理论上Flink的内存管理分为三部分：
Network Buffers：这个是在TaskManager启动的时候分配的，这是一组用于缓存网络数据的内存，每个块是32K，默认分配2048个，可以通过“taskmanager.network.numberOfBuffers”修改
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分配。下面这段代码，根据配置文件中的各种参数来计算内存的分配方法。（heap or off-heap，这个放到下节谈），内存的分配支持预分配和lazy load，默认懒加载的方式。
User Code，这部分是除了Memory Manager之外的内存用于User code和TaskManager本身的数据结构。
3.说说 Flink的序列化如何做的?**
Java本身自带的序列化和反序列化的功能，但是辅助信息占用空间比较大，在序列化对象时记录了过多的类信息。Apache Flink摒弃了Java原生的序列化方法，以独特的方式处理数据类型和序列化，包含自己的类型描述符，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基本属性，并且可以生成序列化器。TypeInformation 支持以下几种类型：
BasicTypeInfo: 任意Java 基本类型或 String 类型
BasicArrayTypeInfo: 任意Java基本类型数组或 String 数组
WritableTypeInfo: 任意 Hadoop Writable 接口的实现类
TupleTypeInfo: 任意的 Flink Tuple 类型(支持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(包括 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 方法
GenericTypeInfo: 任意无法匹配之前几种类型的类
针对前六种类型数据集，Flink皆可以自动生成对应的TypeSerializer，能非常高效地对数据集进行序列化和反序列化。
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