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Flink程序基本流程

一个 Flink 程序，其实就是对 DataStream 的各种转换。具体来说，代码基本上都由以下几部分构成

1. 获取执行环境（execution environment）
2. 读取数据源（source）
3. 定义基于数据的转换操作（transformations）
4. 定义计算结果的输出位置（sink）
5. 触发程序执行（execute）

参考网址 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/docs/dev/datastream/overview/

第一步 创建执行环境

1.1、 getExecutionEnvironment 最简单的方式，就是直接调用 getExecutionEnvironment 方法。它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果：如果程序是独立运行的，就返回一个本地执行环境；如果是创建了 jar包，然后从命令行调用它并提交到集群执行，那么就返回集群的执行环境。也就是说，这个方法会根据当前运行的方式，自行决定该返回什么样的运行环境。

StreamExecutionEnvironment env = 
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

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这种“智能”的方式不需要我们额外做判断，用起来简单高效，是最常用的一种创建执行环境的方式。

1.2、 createLocalEnvironment 这个方法返回一个本地执行环境。可以在调用时传入一个参数，指定默认的并行度；如果不传入，则默认并行度就是本地的 CPU 核心数。

IT知识分享网StreamExecutionEnvironment localEnv = 
StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();

1.3、 createRemoteEnvironment 这个方法返回集群执行环境。需要在调用时指定 JobManager 的主机名和端口号，并指定要在集群中运行的 Jar 包。

StreamExecutionEnvironment remoteEnv = StreamExecutionEnvironment
                                 .createRemoteEnvironment(
                     "host", // JobManager 主机名
                     1234, // JobManager 进程端口号
                     "path/to/jarFile.jar" // 提交给 JobManager 的 JAR 包
); 

在获取到程序执行环境后，我们还可以对执行环境进行灵活的设置。比如可以全局设置程序的并行度、禁用算子链，还可以定义程序的时间语义、配置容错机制。

未完待续