在Flink中，有两种执行模式：本地模式和分布式模式。本地模式适用于开发和测试，而分布式模式适用于生产环境中的大规模数据处理。
1. 本地模式
本地模式是在单个本地JVM上运行Flink程序，通常用于开发和调试目的。它不需要设置Flink集群，可以在本地的开发环境中快速验证代码逻辑。
要在本地模式下运行Flink程序，需要在代码中指定执行环境为ExecutionEnvironment.createLocalEnvironment()。这样就可以使用本地任务管理器进行作业的执行。
本地模式的优点是简单快速，易于调试。但是由于计算资源的限制，无法处理大规模的数据集和复杂的计算任务。
2. 分布式模式
分布式模式是在Flink集群上运行Flink程序，适用于生产环境中的大规模数据处理。它可以水平扩展任务并处理更大规模的数据。
要在分布式模式下运行Flink程序，需要将Flink程序提交给YARN或Standalone集群。可以使用以下命令提交Flink任务：
./bin/flink run -m yarn-cluster -ynm <job_name> -c <main_class> <jar_file>
分布式模式的优点是可以处理大规模数据集，可以通过增加计算资源来实现更高的吞吐量和更短的处理时间。但是，部署和管理分布式集群需要额外的工作。
3. 如何选择执行模式
选择合适的执行模式取决于应用程序的需求和环境。通常情况下，以下几个因素需要考虑：
- 数据规模：如果处理的数据量较小，则本地模式可能已经足够。如果数据量非常大，则需要使用分布式模式。
- 处理速度：如果需要快速处理数据，则分布式模式可以提供更多的计算资源来加速处理。本地模式可能因为计算资源有限而处理速度较慢。
- 资源管理：如果已经有一个Flink集群可用，则可以选择分布式模式。如果没有集群，或者只是想快速进行开发和测试，则可以选择本地模式。
- 故障容错：分布式模式提供了故障容错机制，能够处理节点故障或数据丢失的情况。本地模式不具备这种容错机制。
综上所述，根据应用程序的需求和环境的情况，选择合适的执行模式可以提高性能和效率。
总结
Flink提供了本地模式和分布式模式来满足不同场景的需求。本地模式适用于开发和测试，而分布式模式则适用于生产环境中的大规模数据处理。根据需求和环境的特点，选择合适的执行模式可以提高应用程序的性能和效率。
本文来自极简博客，作者：北极星光，转载请注明原文链接：Flink—Execution Mode
