相同的程序一个在云flink产品部署时Managed Memory打满，另一个几乎没有占用，为什么？

为了解决这个问题，建议检查和比较两个环境中的Flink配置，特别是与内存管理相关的配置。同时，监控程序运行时的实际工作负载和资源使用情况，以识别可能导致差异的原因。如有必要，可以调整配置以优化内存使用。

当两个相同的程序在不同的环境（云上的Flink产品和自建的YARN上的EMR）中运行时，出现Managed Memory使用差异的原因可能有几个方面：

1. 配置差异：云上Flink产品和自建YARN上的EMR可能有不同的默认配置或者针对特定环境优化的配置。这可能包括内存管理、垃圾回收策略、任务调度等。特别是Managed Memory的配置和分配策略可能不同。

2. 资源分配策略：云服务通常提供了更加严格和高效的资源分配机制，以确保每个任务获得足够的资源。因此，在云上Flink产品中，系统可能会为Managed Memory分配更多资源以保证性能，而在自建的YARN环境中，资源分配可能更加保守。

3. 工作负载差异：即使程序相同，运行环境和数据的不同可能导致实际的工作负载有所差异。例如，输入数据的大小、处理速度、数据序列化和反序列化等方面的差异都可能影响Managed Memory的使用。

4. 环境优化和调整：云服务提供商通常会对他们的产品进行优化，以提高性能和资源利用率。这些优化可能包括内存管理方面的调整，导致与自建环境中相同程序的内存使用表现不同。

5. 版本和依赖差异：不同环境中使用的Flink版本或依赖库可能不同，这也可能影响内存管理和使用。

在部署和运行相同的Flink程序时，Managed Memory 的使用情况可能会因为不同的部署环境而有所差异。下面是一些可能导致这种情况发生的原因：

1. 配置差异：云Flink产品和自建的YARN集群可能具有不同的默认配置和资源分配策略。云Flink产品可能更倾向于使用更多的Managed Memory来提供更好的性能和稳定性，因此在部署时可能会分配更多的Managed Memory。而在自建的YARN集群上，您可以根据需求进行更灵活的资源配置。

2. 资源限制：云Flink产品和自建的YARN集群可能设置了不同的资源限制。云Flink产品可能会限制Managed Memory的总量，并根据作业的需求进行动态调整。而在自建的YARN集群上，您可以通过配置文件或命令行参数来设置Managed Memory的大小。

3. 并行度差异：Flink程序的并行度也可能影响Managed Memory的使用情况。如果两个程序的并行度设置不同，那么它们对Managed Memory的需求也会有所区别。较高的并行度可能需要更多的内存来存储状态和缓冲区，导致Managed Memory占用更多的资源。

4. 数据量和计算复杂度：如果两个程序的输入数据量或计算复杂度不同，那么它们对Managed Memory的需求也会有所不同。较大的数据量或更复杂的计算可能需要更多的Managed Memory来处理和存储中间状态。

要解决这个问题，您可以尝试以下方法：

• 检查并比较云Flink产品和自建YARN集群上的配置和资源分配策略，包括Managed Memory的设置和限制。
• 比较两个程序的并行度、输入数据量、计算复杂度和任务图结构，以找出差异之处。
• 调整程序的并行度、资源配置和作业参数，以满足您期望的Managed Memory使用情况。

managed memory 一启动Gemini就会把所有分配给它的managed都claim过去，所以这上面是看不出实际用量的。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”