1. 执行环境

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。只有获取了环境
上下文信息，才能将具体的任务调度到不同的 TaskManager 执行。

1. 1 创建执行环境

创建执行环境主要是调用 getExecutionEnvironment 的静态方法。这个方法提供了三种方式可以自由选择需要使用的是什么环境。

1.1.1 getExecutionEnvironment

直接调用getExecutionEnvironment 方法，底层源码可以自由判断是本地执行环境还是集群的执行环境

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

底层源码根据环境不同，返回不同的执行环境对象

1.1.2 createLocalEnvironment

创建本地执行环境，可以指定默认的并行度 parallelism 参数，如果不传入则使用CPU的默认核心核数 例如：createLocalEnvironment(2)

LocalStreamEnvironment localEnvironment = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(4);

参数有很多，可以指定并行度，也可以传入Configuration对象。

1.1.3 createRemoteEnvironment

创建集群执行环境，需要指定JobMange的主机名和端口号，并指定在集群中运行的jar包

StreamExecutionEnvironment remoteEnvironment = StreamExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment("host", 7777, "path/t/jarFile.jar");

当然你也可以传入并行度以及Configuration对象。

1.2 执行模式(Execution Mode）

在Flink中，新版本都是使用DataSream API，DataSetAPI 已经被抛弃了，而且DataSream API支持流批一体，默认是流处理。那么怎么才能让DataSream API使用批处理模式呢？ 这就是Flink提供了你的代码的执行模式 Execution Mode

1.2.1 流处理模式（STREAMING）

Flink的DataSream API代码自动使用的是流处理模式，处理的都是需要持续实时处理的无界数据流

1.2.2 批执行模式（BATCH）

批处理模式是专门用于批处理，主要针对于不需要持续计算的有界数据 (批量数据在Flink中认为是有界数据流)

1.2.3 自动模式（AUTOMATIC）

根据输入数据是否有界，来自动选择执行模式

1.2.4 执行模式的配置方法

1. 通过命令行配置执行模式
   bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH ...

2. 通过代码指定配置模式

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

   

1.3 什么时候选择 BATCH 模式

我们知道，Flink 本身持有的就是流处理的世界观，即使是批量数据，也可以看作“有界
流”来进行处理。所以 STREAMING 执行模式对于有界数据和无界数据都是有效的；而 BATCH
模式仅能用于有界数据。
看起来 BATCH 模式似乎被 STREAMING 模式全覆盖了，那还有必要存在吗？我们能不
能所有情况下都用流处理模式呢？
当然是可以的，但是这样有时不够高效。
我们可以仔细回忆一下 word count 程序中，批处理和流处理输出的不同：在 STREAMING
模式下，每来一条数据，就会输出一次结果（即使输入数据是有界的）；而 BATCH 模式下，
只有数据全部处理完之后，才会一次性输出结果。最终的结果两者是一致的，但是流处理模式
会将更多的中间结果输出。在本来输入有界、只希望通过批处理得到最终的结果的场景下，
STREAMING 模式的逐个输出结果就没有必要了。
所以总结起来，一个简单的原则就是：用 BATCH 模式处理批量数据，用 STREAMING
模式处理流式数据。因为数据有界的时候，直接输出结果会更加高效；而当数据无界的时候, 我
们没得选择——只有 STREAMING 模式才能处理持续的数据流。-------------转自尚硅谷Flink教程

1.4 触发执行程序

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”（lazy execution）。 -------------转自尚硅谷Flink教程

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）。 -------------转自尚硅谷Flink教程