flink-java使用介绍，flink，java，DataStream API，DataSet API，ETL

1、环境准备

文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/
仓库：https://github.com/apache/flink
下载：https://flink.apache.org/zh/downloads/
下载指定版本：https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.17.1/

ETL：用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程。

注意：现在的flink没有bat执行文件，需要自己创建，而网上复制的 bat 文件大都有问题，最好在 Linux 系统跑！！

我下载的是 flink-1.17.1

> java -version
java version "1.8.0_201"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.201-b09, mixed mode)

java8, jdk-1.8.0_181

start-cluster.bat 文件

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::  or more contributor license agreements.  See the NOTICE file
::  distributed with this work for additional information
::  regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file
::  to you under the Apache License, Version 2.0 (the
::  "License"); you may not use this file except in compliance
::  with the License.  You may obtain a copy of the License at
::
::      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
::
::  Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
::  distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
::  WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
::  See the License for the specific language governing permissions and
:: limitations under the License.
::###############################################################################@echo off
setlocal EnableDelayedExpansionSET bin=%~dp0
SET FLINK_HOME=%bin%..
SET FLINK_LIB_DIR=%FLINK_HOME%\lib
SET FLINK_PLUGINS_DIR=%FLINK_HOME%\plugins
SET FLINK_CONF_DIR=%FLINK_HOME%\conf
SET FLINK_LOG_DIR=%FLINK_HOME%\logSET JVM_ARGS=-Xms1024m -Xmx1024mSET FLINK_CLASSPATH=%FLINK_LIB_DIR%\*SET logname_jm=flink-%username%-jobmanager.log
SET logname_tm=flink-%username%-taskmanager.log
SET log_jm=%FLINK_LOG_DIR%\%logname_jm%
SET log_tm=%FLINK_LOG_DIR%\%logname_tm%
SET outname_jm=flink-%username%-jobmanager.out
SET outname_tm=flink-%username%-taskmanager.out
SET out_jm=%FLINK_LOG_DIR%\%outname_jm%
SET out_tm=%FLINK_LOG_DIR%\%outname_tm%SET log_setting_jm=-Dlog.file="%log_jm%" -Dlogback.configurationFile=file:"%FLINK_CONF_DIR%/logback.xml" -Dlog4j.configuration=file:"%FLINK_CONF_DIR%/log4j.properties"
SET log_setting_tm=-Dlog.file="%log_tm%" -Dlogback.configurationFile=file:"%FLINK_CONF_DIR%/logback.xml" -Dlog4j.configuration=file:"%FLINK_CONF_DIR%/log4j.properties":: Log rotation (quick and dirty)
CD "%FLINK_LOG_DIR%"
for /l %%x in (5, -1, 1) do ( 
SET /A y = %%x+1 
RENAME "%logname_jm%.%%x" "%logname_jm%.!y!" 2> nul
RENAME "%logname_tm%.%%x" "%logname_tm%.!y!" 2> nul
RENAME "%outname_jm%.%%x" "%outname_jm%.!y!"  2> nul
RENAME "%outname_tm%.%%x" "%outname_tm%.!y!"  2> nul
)
RENAME "%logname_jm%" "%logname_jm%.0"  2> nul
RENAME "%logname_tm%" "%logname_tm%.0"  2> nul
RENAME "%outname_jm%" "%outname_jm%.0"  2> nul
RENAME "%outname_tm%" "%outname_tm%.0"  2> nul
DEL "%logname_jm%.6"  2> nul
DEL "%logname_tm%.6"  2> nul
DEL "%outname_jm%.6"  2> nul
DEL "%outname_tm%.6"  2> nulfor %%X in (java.exe) do (set FOUND=%%~$PATH:X)
if not defined FOUND (echo java.exe was not found in PATH variablegoto :eof
)echo Starting a local cluster with one JobManager process and one TaskManager process.echo You can terminate the processes via CTRL-C in the spawned shell windows.echo Web interface by default on http://localhost:8081/.start /b java %JVM_ARGS% %log_setting_jm% -cp "%FLINK_CLASSPATH%"; org.apache.flink.runtime.entrypoint.StandaloneSessionClusterEntrypoint --configDir "%FLINK_CONF_DIR%" > "%out_jm%" 2>&1
start /b java %JVM_ARGS% %log_setting_tm% -cp "%FLINK_CLASSPATH%"; org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskManagerRunner --configDir "%FLINK_CONF_DIR%" > "%out_tm%" 2>&1endlocal

flink.bat文件

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setlocalSET bin=%~dp0
SET FLINK_HOME=%bin%..
SET FLINK_LIB_DIR=%FLINK_HOME%\lib
SET FLINK_PLUGINS_DIR=%FLINK_HOME%\pluginsSET JVM_ARGS=-Xmx512mSET FLINK_JM_CLASSPATH=%FLINK_LIB_DIR%\*java %JVM_ARGS% -cp "%FLINK_JM_CLASSPATH%"; org.apache.flink.client.cli.CliFrontend %*endlocal

查看信息

> flink.bat -h./flink <ACTION> [OPTIONS] [ARGUMENTS]The following actions are available:Action "run" compiles and runs a program.......

2、WordCount 示例

安装 IntelliJ 编辑器，IntelliJ IDEA 2023.3.2

并安装 maven

2.1、DatStream API 实现批处理

创建项目 New Project --> Maven Archetype

在这里插入图片描述

Catalog参数是Archetype的存储的地方，可以理解为大致的分类，此处我选择Maven Central，点击后面的Manage catalogs可以知道Maven Central是要从线上下载，因此需要等一会。

Archetype参数是Maven Project Template，可以帮你快速初始化项目结构，等到catalog下载好之后，在这里输入 flink 来检索，然后选择org.apache.flink:flink-quickstart-java。

Version为模板的版本号，它同时也是 flink 包的版本号。

然后点击Create创建之。

在这里插入图片描述

我们发现pom.xml文件里面已经添加好了很多依赖，这就是使用 Maven 模板的好处。

除此之外，我们还可以使用 mvn命令来开始创建 flink应用，参考地址，

mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=org.apache.flink -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java -DarchetypeVersion=1.17.1

可以发现，跟我们在 IntelliJ 中创建的参数是一样的。

它默认提供的DEMO是流式的执行环境，即 Streaming。

注意，从Flink 1.12开始，官方推荐直接使用 DataStream API 来处理流和批，然后在提交任务时通过将执行模式设置为 BATCH 来进行批处理。比如bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH WordCount.jar，这样的好处是官方只需要维护一套 API 即可。

所以，我们可以在官方给的DEMO中来实现对 txt 内容的处理。

在项目根目录下创建文件input/wordcount.txt

hello flink
hello java
hello scala

编辑DataStreamJob这个类

package org.example;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** Skeleton for a Flink DataStream Job.** <p>For a tutorial how to write a Flink application, check the* tutorials and examples on the <a href="https://flink.apache.org">Flink Website</a>.** <p>To package your application into a JAR file for execution, run* 'mvn clean package' on the command line.** <p>If you change the name of the main class (with the public static void main(String[] args))* method, change the respective entry in the POM.xml file (simply search for 'mainClass').*/
public class DataStreamJob {public static void main(String[] args) throws Exception {// 使用 DataStream API// 创建执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 读取数据// 相对路径相对的是工程跟路径// D:\dev\java-intellij\word_count_5\input\wordcount.txt// /mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/input/wordcount.txtDataStreamSource<String> stringDataStreamSource = env.readTextFile("D:\dev\java-intellij\word_count_5\input\wordcount.txt");// 按行切分，转换成元组(word, 1)// 如果参数是接口，可以直接使用匿名类的对象，即直接实例化此接口 new InterfaceA() {}// alt+enter 实现接口方法SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> wordAndOne = stringDataStreamSource.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {@Overridepublic void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {String[] words = s.split(" ");for (String word : words) {//转换为 (word, 1)Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2 = Tuple2.of(word, 1);// 使用collector向下游发送数据collector.collect(stringIntegerTuple2);}}});// 按照单词分组wordAndOne.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {@Overridepublic String getKey(Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2) throws Exception {return stringIntegerTuple2.f0;// 按照二元组的第一个位置聚合}}).sum(1) // 按照二元组的第二个位置求和.print(); // 输出env.execute();}
}

注意，wordcount.txt的路径要正确，第一个是在编辑器中运行此程序的时候要能找到这个文件；第二个是在打成 jar 包的时候，此txt文件是不会包含在内的，那么发送到flink服务器去运行的时候怎么去找到这个文件呢，我的flink也是在windows本地启动的，所以我这里填绝对路径就没问题。

此时点击main方法运行会报错，提示类找不到，我们来到 pom.xml 中，就会发现

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope>
</dependency>

其中<scope>provided</scope>的意思是，在编译和运行的时候并不会将此依赖编译进去，自然在运行的时候是找不到此依赖的。那么为什么要这么做呢，这是因为在某些情况下，此项目B会被打包成 jar 然后被程序A加载进去使用的，如果程序A中已经包含了这些依赖，那么在项目B打包的时候就没必要再把这些依赖编译进去了，这样的 jar 包会小很多，而flink就是这样的使用场景。

那么问题来了，本地该如何运行呢？

Run -> Edit Configurations，在 Build and run右边点击Modify options，勾选中Add dependencies with 'provided' scope to classpath，点击 Apply

在这里插入图片描述

注意，这里 Application 下面的类必须是执行了一次之后才有的。

再来运行 main方法，可以找到打印信息

3> (hello,1)
1> (scala,1)
3> (hello,2)
3> (hello,3)
7> (flink,1)
2> (java,1)

注意看，每一行输出前面都有个编号，可以理解为这是线程编号。并且这里输出了6行，顺序是乱的，是并行处理的，而且统计的结果是逐渐在变化，可见，虽然每个单词都由不同的线程在处理，但是聚合的结果却是正确的，这就是有状态的意思（stateFul），它内部已经维护好了这个结果。

说明程序运行正常，但是乱七八糟的打印太多，于是修改pom.xml删除以下依赖

<dependency><groupId>org.apache.logging.log4j</groupId><artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId><version>${log4j.version}</version><scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.logging.log4j</groupId><artifactId>log4j-api</artifactId><version>${log4j.version}</version><scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.logging.log4j</groupId><artifactId>log4j-core</artifactId><version>${log4j.version}</version><scope>runtime</scope>
</dependency>

在修改了pom.xml文件，或者修改了代码，或者有些class提示找不到了，我们都需要刷新一下maven。可以右键pom.xml --> Maven --> Reload Project；或者点开编辑器右边的 maven 按钮，点击刷新按钮。

最终运行结果如下

在这里插入图片描述

其实，这是以流的方式在处理 txt 文件内容，因为我们并没有设置-Dexecution.runtime-mode=BATCH参数。

2.2、DataSet API 实现批处理

为了对比批处理和流处理的效果，再写一个 DataSet API 的例子。

package org.example;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.operators.FlatMapOperator;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;public class DataSetBatchJob {public static void main(String[] args) throws Exception {// 使用 DataSet API 方式实现的批处理// 创建执行环境ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 读取数据// 相对路径相对的是工程跟路径// /mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/input/wordcount.txtDataSource<String> dataSource = env.readTextFile("D:\\dev\\java-intellij\\word_count_5\\input\\wordcount.txt");// 按行切分，转换成元组(word, 1)// 如果参数是接口，可以直接使用匿名类的对象，即直接实例化此接口 new InterfaceA() {}// alt+enter 实现接口方法FlatMapOperator<String, Tuple2<String, Integer>> wordAndOne = dataSource.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {@Overridepublic void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {String[] words = s.split(" ");for (String word : words) {//转换为 (word, 1)Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2 = Tuple2.of(word, 1);// 使用collector向下游发送数据collector.collect(stringIntegerTuple2);}}});// 按照单词分组wordAndOne.groupBy(0)// 按照二元组的第一个位置聚合.sum(1)// 按照二元组的第二个位置求和.print();// 输出}
}

成功执行后的打印结果

在这里插入图片描述

批处理是所有的记录执行完之后打印最终结果的。

2.3、处理无界数据流

使用 socket 连接来模拟无界的数据流。

写法跟DataStreamJob一模一样，就是数据源改一下。

package org.example;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;public class DataStreamSocketJob {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStreamSource<String> stringDataStreamSource = env.socketTextStream("127.0.0.1", 7777);SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> tuple2SingleOutputStreamOperator = stringDataStreamSource.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {@Overridepublic void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {String[] words = s.split(" ");for (String word : words) {Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2 = Tuple2.of(word, 1);collector.collect(stringIntegerTuple2);}}});tuple2SingleOutputStreamOperator.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {@Overridepublic String getKey(Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2) throws Exception {return stringIntegerTuple2.f0;}}).sum(1).print();env.execute();}
}

在 WSL 启动一个TCP监听服务 nc -l 7777

执行 main 方法。

然后在 nc 这边输入

hello boy
hello girl
hello flink

我们能看到编辑器有输出

在这里插入图片描述

2.4、有界数据和无界数据

结合 2.1，2.2，2.3 的内容，可以发现，

对于有界数据（一般指日志文件），既可以使用 DataSet API批处理，也可以使用DataStream API配合参数-Dexecution.runtime-mode=BATCH来批处理，还可以使用DataStream API不带参数来流处理。

对于无界数据，我们使用DataStream API来流处理。

3、使用Maven打包成 jar

打开 maven, lifecycle ，先 clean ，再 package
打包结果在 target 目录，其中带 origin 的包是不包含任何依赖的，因此不够通用，包也很小；另外一个包是按照pom.xml来打包的。

在这里插入图片描述

为什么两个都是 7KB，那是因为在 pom.xml 中定义了provided

4、提交任务

启动 flink

> start-cluster.batStarting a local cluster with one JobManager process and one TaskManager process.
You can terminate the processes via CTRL-C in the spawned shell windows.
Web interface by default on http://localhost:8081/.

访问：http://localhost:8081/

关闭cmd窗口就可以停止flink

为什么Available Task Slots都是 0 呢？Task Managers 为空？

在这里插入图片描述

使用自带的example测试

> flink.bat run D:\dev\php\magook\trunk\server\flink-1.17.1\examples\batch\WordCount.jarExecuting WordCount example with default input data set.
Use --input to specify file input.
Printing result to stdout. Use --output to specify output path.
Job has been submitted with JobID 241dfa34420ee6e8beb68a86997cd9f1

也可以来到 web 上面手动提交。

任务都会超时报错：NoResourceAvailableException: Could not acquire the minimum required resources

事实证明 TaskManager 启动失败了，也可能是我复制过来的 bat 文件有问题。为什么 Flink 官方不再提供 bat 文件呢？

5、在 WSL 安装 java-1.8.0

看来只能换到 Linux 系统啦。

下载 java-1.8.0_202
https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase8-archive-downloads.html#license-lightbox

开始安装

> mkdir /usr/lib/jdk> tar -zxf jdk-8u202-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jdk> vi /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/lib/jdk/jdk1.8.0_202
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre    
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib    
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH> source /etc/profile > java -version
java version "1.8.0_202"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_202-b08)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.202-b08, mixed mode)

运行 Flink

> cd /mnt/d/dev/php/magook/trunk/server/flink-1.17.1> bin/start-cluster.shStarting cluster.
Starting standalonesession daemon on host windows10-jack.
Starting taskexecutor daemon on host windows10-jack.

访问：http://localhost:8081/

在这里插入图片描述

JobManager 将任务分配到 TaskManager 去执行。

TaskManager：执行数据流的task，一个task通过设置并行度，可能会有多个subtask。每个TaskManager都是作为一个独立的JVM进程运行的。他主要负责在独立的线程执行的operator。其中能执行多少个operator取决于每个taskManager指定的slots数量（默认一个 TaskManager 设置了一个 slot）。Task slot是Flink中最小的资源单位。假如一个taskManager有3个slot，他就会给每个slot分配1/3的内存资源，目前slot不会对cpu进行隔离。同一个taskManager中的slot会共享网络资源和心跳信息。

5.1、命令行提交任务

使用自带的example测试

> bin/flink run /mnt/d/dev/php/magook/trunk/server/flink-1.17.1/examples/batch/WordCount.jarExecuting WordCount example with default input data set.
Use --input to specify file input.
Printing result to stdout. Use --output to specify output path.
Job has been submitted with JobID 1999ddc8ad4d3ba97eb0e07e76692705
Program execution finished
Job with JobID 1999ddc8ad4d3ba97eb0e07e76692705 has finished.
Job Runtime: 1463 ms
Accumulator Results:
- 6687ca7bfce1aae232b5c6988b84ee8e (java.util.ArrayList) [170 elements](a,5)
(action,1)
(after,1)
(against,1)
(all,2)
(and,12)
(arms,1)
(arrows,1)
(awry,1)
(ay,1)
(bare,1)
(be,4)
.
.
.

可见 flink 是启动成功的。

我们现在有了三个类

DataSetBatchJob
DataStreamJob
DataStreamSocketJob

接下来我们要修改一下，将txt文件地址改成/mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/input/wordcount.txt，重新打包。

如果在 pom.xml 中没有指定 mainClass ，或者设置的 mainClass 并不是你要执行的，那么在提交任务的时候就要指定 entryCLass，比如 -c org.example.DataSetBatchJob

在这里插入图片描述

> bin/flink run -c org.example.DataSetBatchJob /mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/target/word_count_5-1.0-SNAPSHOT.jarJob has been submitted with JobID f6b25200fdba6be70dbd595adf57372e
Program execution finished
Job with JobID f6b25200fdba6be70dbd595adf57372e has finished.
Job Runtime: 1380 ms
Accumulator Results:
- 79e0e4dadaeee895df041c1ff01385f8 (java.util.ArrayList) [4 elements](flink,1)
(hello,3)
(java,1)
(scala,1)

命令是阻塞状态，直到任务被执行完毕，可以加上参数 -d 或 --detached，命令立即返回，但是打印信息要去 webUI 查看。

在这里插入图片描述

5.2、webUI 上提交任务

还是选择这个 jar 包

在这里插入图片描述

可见 entryClass 默认就是 pom.xml 中的设置，当然你还以修改这个参数，此处我们改为DataSetBatchJob，然后点击submit。报错

在这里插入图片描述

重点是下面这句

Caused by: org.apache.flink.api.common.InvalidProgramException: Job was submitted in detached mode. Results of job execution, such as accumulators, runtime, etc. are not available. Please make sure your program doesn't call an eager execution function [collect, print, printToErr, count].

detached 模式：分离的，指的是通过客户端、Java API 或 Restful 等方式提交的任务，是不会等待作业运行结束的。如果代码中带有collect, print, printToErr, count 操作，对于DataSet API，会直接报错，如上；对于DataStream API，是可以运行的，需要去 webUI 中查看打印信息。

blocking 模式：同步阻塞的，指的是提交作业的时候，会等待作业被执行完，返回结果，打印结果，我们可以通过关闭终端或 Ctrl + C 的方式直接关闭正在运行的 flink 作业，比如我们在命令行执行 bin/flink run ...。当然，也可以在命令行下通过指定 --detached 来使用 detached 模式提交，这样命令行是看不到打印结果的。

bin/flink -h

我们来提交DataStreamJob这个类试试。

在这里插入图片描述

这次居然没有报错，那么它打印的信息在哪里呢？

任务是已经FINISHED，找到 Task Manager --> Log List找到.out结尾的日志文件，比如我的flink-Ubuntu-taskexecutor-1-windows10-jack.out。

在这里插入图片描述

很明显这是流式处理。

接下来我们提交一个无界数据流的任务，也就是DataStreamSocketJob这个类，注意 nc 服务要启动。在 nc 上依次输入

hi girl
hi boy
hi lady

查看日志文件

在这里插入图片描述

这种任务会一直处于RUNNING状态，可以点击Cancel Job将其结束。

所以，使用 webUI 来提交任务还是挺局限的，首先它是detached，其次还不能设置命令参数。

重启 flink ，清除任务记录

> bin/stop-cluster.sh 
> bin/start-cluster.sh

依次执行以下命令

> bin/flink run -c org.example.DataSetBatchJob /mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/target/word_count_5-1.0-SNAPSHOT.jar> bin/flink run -c org.example.DataStreamJob /mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/target/word_count_5-1.0-SNAPSHOT.jar> bin/flink run -c org.example.DataStreamJob -Dexecution.runtime-mode=BATCH /mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/target/word_count_5-1.0-SNAPSHOT.jar

在这里插入图片描述

flink run 命令其实也是投递到webui那个接口，因此可以指定IP和端口，比如-m hadoop002:8081

6、运行与部署

部署模式：会话模式（session mode），应用模式（application mode），单作业模式（per-job mode）。

运行模式，standalone模式，k8s模式，yarn模式。

我们在上面启动的就是 standalone 模式，这种模式不会动态的伸缩计算节点，也就是 TaskManager 在集群启动的时候就要指定好，不能自适应增减节点。因此官方将flink和Yarn做了集成，使用 yarn-session.sh 命令就能以Yarn的方式来运行flink，这样Yarn就会根据任务的数量来动态增减TaskManager的数量。

Yarn是Hadoop的组件，因此需要先部署Hadoop环境和HDFS并运行之。

7、Flink API 简介

Flink将数据处理接口抽象成四层：

1、SQL API：SQL语言的学习成本低，能够让数据分析人员和开发人员快速上手，帮助其更加专注业务本身而不受限于复杂的编程接口，可以通过SQL API完成对批计算和流计算的处理；
2、Table API：将内存中 DataStream 和 DataSet 在原有的基础上增加Schema信息，将数据类型统一抽象成表结构，然后通过Table API提供的接口处理对应的数据集；
3、DataStream/DataSet API：主要面向具有开发经验的用户，用户可以根据API处理无界流数据和批量数据；
4、Stateful Stream Processing：是Flink中最底层的开发接口，可以使用接口中操作状态、时间等底层数据，可以实现非常复杂的流式计算逻辑。

我们上面的例子就是第三层的API，显然第一层的 SQL API 是抽象程度最高的，也是兼容性最好的，使用最简单的。

越往下越接近底层，使用的时候需要注意的东西就越多，越麻烦。