Flink(三) Flink 编程模型之设定Flink执行环境

Flink(三) Flink 编程模型之设定Flink执行环境

批处理作业和流式处理作业使用的是不同的Execution Environment，可以使用三种方式获取Execution Environment

流式处理作业的执行环境

 //第一种：创建一个流处理的执行环境，如果在本地启动则创建本地执行环境，如果在集群启动则创建集群执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//第二种：指定并行度并创建本地执行环境
LocalStreamEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(5);
//指定远程JobmanagerIP、RPC端口、并行度、jar包及其依赖包
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment("JobmanagerHost", 6021, 5, "/user/application.jar");

批处理作业的执行环境

//第一种：创建一个批处理的执行环境,如果在本地启动则创建本地执行环境，如果在集群启动则创建集群执行环境
ExecutionEnvironment executionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//第二种：指定并行度并创建本地执行环境
LocalEnvironment executionEnvironment = ExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(5);
//指定远程JobmanagerIP、RPC端口、并行度、jar包及其依赖包
ExecutionEnvironment executionEnvironment = ExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment("JobmanagerHost", 6021, 5, "/user/application.jar");

如果没有设置并行度，会以 flink-conf.yaml 中的配置为准， 默认是 1