Apache Flink是一个开源的流处理框架，用于进行无界和有界数据的批处理和流处理。在使用Flink进行数据处理之前，首先需要创建一个执行环境（Execution Environment），这是Flink程序搭建的第一步。Flink提供了三种方式来创建执行环境，分别是：本地执行环境、远程执行环境和批处理执行环境。
1. 本地执行环境（Local Execution Environment）本地执行环境用于在本地机器上开发和测试Flink程序。创建本地执行环境非常简单，只需调用StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment()方法即可。这种环境通常用于调试和单元测试。
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public FlinkProgram {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建本地执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
// ... 在这里编写Flink程序
// 执行Flink程序
env.execute("Flink Local Job");
}
}
2. 远程执行环境（Remote Execution Environment）远程执行环境用于在Flink集群上执行Flink程序。通过指定Flink集群的Master URL来创建远程执行环境。这种方式允许你将Flink程序部署到分布式环境中进行大规模数据处理。
java复制代码import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public FlinkProgram {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建远程执行环境，指定Flink集群的Master URL
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment("flink://<master-url>:<port>");
// ... 在这里编写Flink程序
// 执行Flink程序
env.execute("Flink Remote Job");
}
}
3. 批处理执行环境（Batch Execution Environment）除了流处理外，Flink还支持批处理。批处理执行环境用于执行批处理任务。创建批处理执行环境的方式与创建流处理执行环境类似，只需调用ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()方法即可。
import org.apache.flink.api.common.executionconfig.ExecutionConfig;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
public BatchFlinkProgram {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建批处理执行环境
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// ... 在这里编写批处理任务
// 执行批处理任务
env.execute("Flink Batch Job");
}
}
配图说明由于本文是文字描述，无法直接包含图片。但你可以通过以下方式理解这三种执行环境：
本地执行环境：图示为一个简单的单机环境，其中包含了开发者的开发工具和Flink运行时环境。远程执行环境：图示为一个Flink集群，其中包括了JobManager和多个TaskManager。Flink程序通过远程连接到JobManager来提交任务并在集群上执行。批处理执行环境：图示与远程执行环境类似，但强调的是批处理任务的执行，而不是流处理任务。总的来说，选择合适的执行环境取决于你的需求。对于开发和测试阶段，可以使用本地执行环境。当准备好将程序部署到生产环境时，可以使用远程执行环境。对于批处理任务，则应使用批处理执行环境。
