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一、概览

DataStream API支持不同的运行时执行模式，我们可以根据用例的要求和作业的特征进行选择。

STREAMING执行模式：被称为“经典”执行模式为，主要用于需要持续增量处理并且预计无限期保持在线的无界作业
BATCH执行模式：类似于MapReduce的批处理框架，主要用于已知固定输入且不连续运行的有界作业。
AUTOMATIC执行模式：交给Flink自己决断，如果所有源都有界，Flink将选择BATCH，否则选择STREAMING

Flink对流和批次处理作业的统一方法意味着，无论配置的执行模式如何，在有界输入上执行的DataStream应用程序都将产生相同的最终结果。请务必注意最终的含义：在STREAMING模式下执行的作业可能会产生增量更新（想想数据库中的upserts），而BATCH作业最终只会产生一个最终结果。如果解释正确，最终结果将是相同的，但到达那里的方式可能不同

当启用BATCH执行，我们允许Flink应用额外的优化，只有当我们知道我们的输入是有界的时候，我们才能这样做。例如，除了允许更有效的任务调度和故障恢复行为的不同洗牌实现之外，还可以使用不同的连接/聚合策略。

二、我什么时候可以/应该使用BATCH执行模式？

只有有界的作业/Flink程序才能使用BATCH执行模式。有界是数据源的一个属性，它告诉我们来自该源的所有输入在执行之前是否已知，或者新数据是否会无限期地出现。反过来，如果一个作业的所有源都有界，则该作业是有界的，否则是无界的。

STREAMING执行模式可以用于有界和无界作业

根据经验，当程序有界时，应该使用BATCH执行模式，因为这会更有效。当程序无界时，则必须使用STREAMING执行模式，因为只有这种模式足够通用，能够处理连续的数据流。

三、配置BATCH执行模式

执行模式可以通过execution.runtime-mode设置进行配置。有三个可能的值：STREAMING、BATCH、AUTOMATIC

这可以通过bin/flink run ...的命令行参数进行配置，或者在创建/配置StreamExecutionEnvironment时以编程方式进行配置。例如：

命令行：

bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH <jarFile>

代码：

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

建议不要在程序中设置运行时模式，而是在提交应用程序时使用命令行设置。保持应用程序代码无配置允许更大的灵活性，因为同一应用程序可以在任何执行模式下执行

四、执行行为

1、任务调度和网络洗牌

Flink作业由在数据流图中连接在一起的不同操作组成。系统决定如何安排这些操作在不同进程/机器（TaskManager）上的执行，以及如何在它们之间洗牌（发送）数据。

可以使用称为链接的功能将多个操作/运算符链接在一起。Flink认为作为调度单元的一组一个或多个（链接的）运算符称为任务。术语子任务通常用于指代在多个TaskManager上并行运行的任务的各个实例，但我们在这里只使用术语任务。

任务调度和网络洗牌在BATCH和STREAMING执行模式下的工作方式不同。主要是因为我们知道我们的输入数据在BATCH执行模式下是有界的，这允许Flink使用更有效的数据结构和算法。

我们将用这个例子来解释任务调度和网络传输的区别：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStreamSource<String> source = env.fromElements(...);source.name("source").map(...).name("map1").map(...).name("map2").rebalance().map(...).name("map3").map(...).name("map4").keyBy((value) -> value).map(...).name("map5").map(...).name("map6").sinkTo(...).name("sink");

和Spark一样，数据之间关系是1对1、多对1关系的，Flink通常不会在它们之间插入网络洗牌。例如：map(), flatMap(), filter()。诸如keyBy（）或re平衡（）之类的操作需要在任务的不同并行实例之间洗牌数据。这会导致网络洗牌。

对于上面的示例，Flink将操作组合为如下任务：

Task1: source, map1, map2
Task2: map3, map4
Task3: map5, map6, sink

Task1和Task2以及Task2和Task3之间有一个网络洗牌：

STREAMING执行模式

在流式执行模式下，所有任务都需要一直在线/运行。这允许Flink立即通过整个管道处理新记录，这是我们连续和低延迟流处理所需要的。这也意味着分配给作业的TaskManager需要有足够的资源来同时运行所有任务。

网络洗牌是流水线式的，这意味着记录立即发送到下游任务，并在网络层进行一些缓冲。同样，这是必需的，因为在处理连续的数据流时，没有自然的时间点（在时间上）可以在任务（或任务管道）之间实现数据。这与BATCH执行模式形成鲜明对比，后者可以实现中间结果。

BATCH执行模式

在BATCH执行模式下，作业的任务可以分成可以一个接一个执行的阶段。我们可以这样做，因为输入是有界的，因此Flink可以在进入下一个阶段之前完全处理管道的一个阶段。在上面的示例中，作业将有三个阶段，对应于由洗牌屏障分隔的三个任务。

分阶段处理需要Flink将任务的中间结果物化到一些非短暂的存储中，这允许下游任务在上游任务已经脱机后读取它们，而不是像上面解释的那样立即向下游任务发送记录。这将增加处理的延迟，但也带来了其他有趣的属性。一方面，这允许Flink在发生故障时回溯到最新的可用结果，而不是重新启动整个作业。另一个副作用是BATCH作业可以在更少的资源上执行（就TaskManager的可用槽而言），因为系统可以一个接一个地顺序执行任务。

TaskManager将保留中间结果，至少只要下游任务没有消耗它们。（从技术上讲，它们将被保留，直到消耗管道区域产生它们的输出。）之后，只要空间允许，它们将被保留，以便在失败的情况下允许上述回溯到早期结果。

StateBackend

在STREAMING模式下，Flink使用StateBackend来控制状态的存储方式以及检查点的工作方式。

在BATCH模式下，配置的StateBackend被忽略。相反，键控操作的输入按键分组（使用排序），然后我们依次处理一个键的所有记录。这允许同时只保留一个键的状态。当移动到下一个键时，给定键的状态将被丢弃。

处理顺序

BATCH和STREAMING执行之间在运算符或用户定义函数（UDF）中处理记录的顺序可能不同。

在STREAMING模式下，用户定义的函数不应对传入记录的顺序做出任何假设。数据一到达就会被处理。

在BATCH执行模式下，有一些操作是Flink保证顺序的。排序可以是特定任务调度、网络洗牌和StateBackend（见上文）的副作用，也可以是系统有意识的选择。

我们可以区分三种一般类型的输入：

广播输入：来自广播流的输入
常规输入：既不是广播也不是键控的输入
键控输入：来自KeyedStream的输入

使用多种输入类型的函数或运算符将按以下顺序处理它们：

首先处理广播输入
接着处理常规输入
最后处理键控输入

对于从多个常规或广播输入中使用的函数（例如CoProcessFunction），Flink有权以任何顺序处理来自该类型的任何输入的数据。

对于从多个键控输入中使用的函数（例如KeyedCoProcessFunction），Flink在继续下一个键控输入之前，会处理来自所有键控输入的单个键的所有记录。

事件时间/水印

在支持事件时间方面，Flink的流运行时建立在事件可能乱序的悲观假设之上，即时间戳为t的事件可能发生在时间戳为t+1的事件之后。正因为如此，系统永远无法确定给定时间戳T的时间戳为t<T的元素将来不会再出现。为了在使系统实用的同时摊销这种乱序对最终结果的影响，在STREAMING模式下，Flink使用了一种称为水印的启发式方法。带有时间戳T的水印表示没有时间戳为t<T的元素会跟随。

在BATCH模式下，输入数据集是预先知道的，不需要这样的启发式方法，因为至少可以按时间戳对元素进行排序，以便按时间顺序处理。因此在BATCH中，我们可以假设“完美水印”。

鉴于上述情况，在BATCH模式下，我们只需要在与每个键关联的输入末尾MAX_WATERMARK，或者如果输入流没有键控，则在输入末尾。基于此方案，所有注册的计时器将在时间结束时触发，用户定义的WatermarkAssigners或WatermarkGenerator将被忽略。不过，指定WatermarkStrategy仍然很重要，因为它的TimestampAssigner仍将用于为记录分配时间戳。