1、什么是有界流、无界流

有界流：

数据流定义了开始位置和结束位置，对一个计算任务而言，在计算前所有的输入数据都是已知的，不会有新的数据出现

无界流：

数据流定义了开始位置，但没有定义结束位置，对一个计算任务而言，在计算前所有的输入数据都是未知的，会有新的数据出现

2、什么是批执行模式、流执行模式

Flink任务在运行时支持不同的执行模式(批执行模式、流执行模式)，可以根据业务需求和作业特点来选择使用哪种模式。

BATCH-批执行模式：

这种计算数据的模式和MR、SPARK相似，适用于一个已知固定的输入，只会计算一次不会连续运行作业。

STREAMING-流执行模式：

连续增量处理数据，连续无期限的运行在无界数据上。

3、怎样选择执行模式？

BATCH-批执行模式：
只能处理有界数据流，不能处理无界流

STREAMING-流执行模式：
可以处理有界数据流和无界数据流

选择原则：
处理的数据源如果是有界流：

优先只用BATCH处理模式，这样会更高效(在join、聚合操作时底层做了优化)

处理的数据源如果是无界流：

如果只需计算某个时刻的快照结果，可是选择BATCH处理模式

如果需要实时统计计算结果，需要选择STREAMING处理模式

4、怎样配置执行模式？

方式1：提交计算任务时，通过参数来指定(推荐，这种方式更灵活)

#提交Flink计算任务，并指定执行模式(默认为流执行模式)
bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH|STREAMING|AUTOMATIC <jarFile>

方式2：在Driver程序中配置执行模式(不推荐)

  test("批执行模式&流执行模式") {
    // 获取执行环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 指定批执行模式
    env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH)
    // 指定流执行模式(默认模式)
    env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)
    // 指定自动模式(根据数据源的边界性来决定使用哪种模式)
    env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC)
  }

官网链接：执行模式

5、这是一个完整的入门案例

开发语言：Java1.8

flink版本：flink1.17

package com.baidu.datastream.env;


/*
 * TODO 运行flink计算任务，flink提供了两种执行模式(批执行模式&流执行模式)
 *      批执行模式：接收的数据只计算一次，计算完毕后停止计算任务
 *      流执行模式：持续的计算接收数据，连续无期限的运行在无界数据上
 * 思考：怎样选择执行模式呢？
 *      一般根据数据源的特点来选择执行模式
 *      有界流，优先选择BATCH执行模式，这样会更高效(在join、聚合操作时底层做了优化)
 *      无界流，只能选择STREAMING处理模式
 * 重要提示：
 *      很少会在代码中指定执行模式，一般都是在提交任务时，通过参数来指定(这种方式更加灵活)
 *      bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH|STREAMING|AUTOMATIC <jarFile>
 *
 * */

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class ExecutionMode {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1.获取执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 指定批执行模式
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);
        // 指定流执行模式(默认模式)
        //env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.STREAMING);
        // 指定自动模式(根据数据源的边界性来决定使用哪种模式)
        //env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);

        // 注意：当数据源为`无界流`时，不能使用BATCH模式
        env.socketTextStream("127.0.0.1", 9999).print();

        env.execute();
    }
}

重要提示：

3、flink计算任务在运行时可以选择哪些执行模式