如何从零开始掌握Flink流批一体的执行模式？
摘要：本文详细介绍Apache Flink的批处理与流处理执行模式，包括Execution Mode的概念、配置方法、实现原理以及最佳实践。
在大数据处理领域，批处理和流处理曾经被视为两种截然不同的范式。然而，随着Apache Flink的出现，这种界限正在逐渐模糊。Flink的一个核心特性是其批流一体的架构设计，允许用户使用统一的API和执行引擎处理有界数据（批处理）和无界数据（流处理）。本文将深入探讨Flink的执行模式（Execution Mode），特别是在Flink 1.20.1版本中对批处理和流处理模式的支持和优化。
一、Flink执行模式概述
1. 执行模式的基本概念
Flink的执行模式决定了作业如何被调度和执行。在Flink 1.12及以后的版本中，引入了统一的流批处理执行模式，主要包括以下三种模式：
STREAMING模式： 传统的流处理执行模式，适用于处理无界数据流
BATCH模式： 专门为有界数据优化的批处理执行模式
AUTOMATIC模式： 自动根据数据源类型选择执行模式
这三种模式的引入使得Flink能够在同一套API上提供最佳的批处理和流处理性能。