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Flink执行模式(批和流)如何选择

DataStream API支持不同的运行时执行模式(batch/streaming),你可以根据自己的需求选择对应模式。

DataStream API的默认执行模式就是streaming,用于需要连续增量处理并且预计会一直保持在线的无界(数据源输入是无限的)作业。

而batch执行模式则用于有界(输入有限)作业,即已知的输入是固定的,并且不会连续运行。

Flink统一了对batch和streaming不同执行模式的处理方式,即共用同一套api,不管你配置了什么执行模式。这也意味着在有限的输入上,batch和streaming的处理最终结果应该是相同的。这里强调最终结果,是因为在streaming模式下执行的作业可能会产生增量更新(比如数据库中的upserts),而批处理作业最终只会产生一个最终结果,但最终结果是相同的,不过两者的实现方式可能不同。

在batch模式下,因为输入是有限的,可能就会有一些额外的优化,比如可以使用不同的join/aggregation策略,以及不同的shuffle实现,以实现更高效的任务调度和故障恢复行为。

1. batch和streaming之间的选择

最简单的判定规则:有界作业使用batch,无界作业使用str

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