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我最近在学习pyflink，但我有点困惑。我们知道 pyflink table API 将流/批处理转换为 table 并对其进行一些工作，最后下沉到你想要的地方。但是，有几种方法可以创建表环境：

对于批处理示例：

t_config = TableConfig()
env = ExecutionEnvironment.get_execution_environment()
t_env = BatchTableEnvironment.create(env, t_config)

和

env_settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_batch_mode().use_blink_planner().build()
t_env = BatchTableEnvironment.create(evnironment_settings = env_settings)

但我发现其中一个仅适用于 flink run -py batch.py​​，其他一些样式可以作为 python batch.py​​ 运行以进行本地运行。

我的问题是 executionEnvironment 和 BatchTableEnvironment/StreamTableEnvironment 的区别是什么，什么时候可以使用 flink run -py 以及什么时候可以通过安装了 pyflink 的 python 解释器运行？

谢谢

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2 回答 2

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该flink run方式用于提交作业以在集群上运行。而方式python xxx.py是直接在本地内存中运行job

于 2020-12-31T07:38:48.933 回答
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有flink run一些配置要设置.sh，你可以考虑flink run是一些 bash 脚本加上python xx本身。

有关更多信息，您可以访问$FLINK_HOME/bin/flink或flink-dist/src/flink-bin/flink

于 2020-12-21T08:45:58.777 回答