在how Flink manages memory上读了一下之后，传递给DataSet#mapPartitions或KeyedWindowedStream#process的输入是否是一个惰性集合仍然不明显。
为窗口场景调试了一点似乎现在给出的答案是从ListState读取输入，该ArrayList映射到RocksDBStateBackend但是想知道是否总是如此（或者如果它取决于输入的大小） 。
批处理和流处理操作符在Flink中处理状态非常不同。链接的博客文章解释了Flink的批处理操作符（执行DataSet程序）如何管理内存。流处理运算符（由DataStream程序使用）使用可插入状态后端来存储状态。
批处理操作员使用的算法可以获得固定的内存预算，并在数据超出预算时溢出到磁盘。示例是外部合并排序或混合散列连接算法。
在流处理应用程序中，可插拔状态后端负责维护，检查点和恢复状态。有状态后端在JVM堆上存储状态。如果一个进程中的数据超过可用堆内存，则这些将失败。但是，还有一个qazxswpoi，它将状态存储在磁盘上的嵌入式RocksDB实例中。