flink的执行模式

flink既能处理离线数据，也能处理实时数据，在1.12.0版本以前，批数据返回的数据集合是dataSet，对应一套dataSet的api，从1.12.0版本以后，flink实现了api的流批一体化处理。DataStream新增一个执行模式（execution mode），通过设置不同的执行模式，即可实现流处理与批处理之前的切换，这样一来，dataSet基本就被废弃了

• 流执行模式

  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

  专门用于批处理的执行模式，这种模式下，flink处理作业的方式类似于MapReduce框架。对于不会持续计算的有界数据，我们用这种模式处理会更加方便；

• 自动模式

  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。

  1.12.0以前

  流处理：
  StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  批处理:
  ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

  1.12.0以后

  流处理：
  StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  批处理:
  StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  //指定批处理运行模式
  env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);

批处理模式

把数据作为有界流处理，一次性处理完所有数据，再进行结果的展示输出。

  public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);

        DataStreamSource<String> batchSource = env.fromElements(" hello java", "hello c", "hello c++", "hello c#", "java world", "hello world");

        batchSource.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String,Long>>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String,Long>> collector) throws Exception {
                for(String word: value.split(" ")){
                    collector.collect(Tuple2.of(word,1l));
                }
            }
        }).keyBy( data -> data.f0 ).sum(1).print();

        env.execute();

    }

流处理模式

数据是无界流，来一个数据处理一个数据，每个处理过程都会打印出来

代码与上面一致，只是使用默认的执行模式RuntimeExecutionMode.STREAMING