Flink_DataStreamAPI_执行环境

DataStreamAPI_执行环境

1创建执行环境
[2执行模式（Execution Mode）](#2执行模式（Execution Mode）)
3触发程序执行

Flink程序可以在各种上下文环境中运行：我们可以在本地JVM中执行程序，也可以提交到远程集群上运行。不同的环境，代码的提交运行的过程会有所不同。这就要求我们在提交作业执行计算时，首先必须获取当前Flink的运行环境，从而建立起与Flink框架之间的联系。

1创建执行环境

我们要获取的执行环境，是StreamExecutionEnvironment类的对象，这是所有Flink程序的基础。在代码中创建执行环境的方式，就是调用这个类的静态方法，具体有以下三种。

1.1getExecutionEnvironment

最简单的方式，就是直接调用getExecutionEnvironment方法。它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果：如果程序是独立运行的，就返回一个本地执行环境；如果是创建了jar包，然后从命令行调用它并提交到集群执行，那么就返回集群的执行环境。也就是说，这个方法会根据当前运行的方式，自行决定该返回什么样的运行环境。这种方式，用起来简单高效，是最常用的一种创建执行环境的方式。

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StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

1.2createLocalEnvironment

这个方法返回一个本地执行环境。可以在调用时传入一个参数，指定默认的并行度；如果不传入，则默认并行度就是本地的CPU核心数。

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StreamExecutionEnvironment localEnv = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();

1.3createRemoteEnvironment

这个方法返回集群执行环境。需要在调用时指定JobManager的主机名和端口号，并指定要在集群中运行的Jar包。在获取到程序执行环境后，我们还可以对执行环境进行灵活的设置。比如可以全局设置程序的并行度、禁用算子链，还可以定义程序的时间语义、配置容错机制。

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StreamExecutionEnvironment remoteEnv = StreamExecutionEnvironment
  		.createRemoteEnvironment(
    		"host",                   // JobManager主机名
    		1234,                     // JobManager进程端口号
   			"path/to/jarFile.jar"  // 提交给JobManager的JAR包
		);

2执行模式（Execution Mode）

从Flink 1.12开始，官方推荐的做法是直接使用DataStream API，在提交任务时通过将执行模式设为BATCH来进行批处理。不建议使用DataSet API。

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// 流处理环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream API执行模式包括：流执行模式、批执行模式和自动模式。

流执行模式（Streaming）

这是DataStream API最经典的模式，一般用于需要持续实时处理的无界数据流。默认情况下，程序使用的就是Streaming执行模式。

批执行模式（Batch）

专门用于批处理的执行模式。

自动模式（AutoMatic）

在这种模式下，将由程序根据输入数据源是否有界，来自动选择执行模式。

批执行模式的使用。主要有两种方式：

（1）通过命令行配置

在提交作业时，增加execution.runtime-mode参数，指定值为BATCH。

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bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH ...

（2）通过代码配置

在代码中，直接基于执行环境调用setRuntimeMode方法，传入BATCH模式。

实际应用中一般不会在代码中配置，而是使用命令行，这样更加灵活。

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StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);

3触发程序执行

需要注意的是，写完输出（sink）操作并不代表程序已经结束。因为当main()方法被调用时，其实只是定义了作业的每个执行操作，然后添加到数据流图中；这时并没有真正处理数据------因为数据可能还没来。Flink是由事件驱动的，只有等到数据到来，才会触发真正的计算，这也被称为"延迟执行 "或"懒执行 "。

所以我们需要显式地调用执行环境的execute()方法，来触发程序执行。execute()方法将一直等待作业完成，然后返回一个执行结果（JobExecutionResult）。

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env.execute();