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本文首先从 Elasticsearch（ES）的架构原理、工作流程入手，介绍了 ES 各个组件在各个环节的资源需要，随后给出了 ES 集群规模和容量规划的具体方法和实践.

# Spark 中的内存管理和资源管理模型 Executor 进程作为一个 JVM 进程，其内存管理建立在 JVM 的内存管理之上，整个大致包含两种方式：堆内内存和堆外内存。 ![在这里插入图片描述]

本章节将带读者深入探讨 spark 的 task 执行过程，以及 spark shuffle 机制的分类与演进，一起领略批处理之王 spark 的设计精妙之处。

本章节结合 spark 源码介绍了 spark application 的提交与运行过程，可供大数据批处理从业者或感兴趣人员研究和学习。

目前在大数据离线计算、批处理场景下，计算引擎基本上被 spark 一统天下。大数据技术日趋成熟的今天，从业者仍然会不时地对这些开源框架的原理进行剖析与温习，温故知新，推陈出新，革故鼎新。

Flink 分布式任务的实际执行最终体现在 task 的执行中，本章节深入浅出地剖析了 Flink task 的执行过程，并以 OneInputStreamTask 为典型介绍了 task 执行过程。

Flink 的 slot 管理分为 ResourceManager、TaskExecutor、JobMaster 3 个部分，本章节结合 Flink 源码对上述 3 个部分的协作关系、具体实现进行了深

本章节重点介绍了 Flink Job 提交过程，包含了 StreamGraph 到 JobGraph 在客户端的转换和优化，并给出了源码级剖析。虽然是以 per-job 模式下的提交过程为例，但在 s

对 Flink 架构拥有源码级理解是大数据实时计算从业人员的必备条件，从本章节开始，将按照 Flink 集群启动、Flink Job 提交、Slot 管理、Task 执行的顺序一一展开。