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1 Environment 概览

该文档主要说明 Flink 作业执行时环境概念，根据不同作业情况选择不同的 Environment。
大多数 API 提供了静态方法创建对应 Environment，示例如下：

val bEnv: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val btEnv: BatchTableEnvironment = BatchTableEnvironment.create(bEnv)

val sEnv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val stEnv: StreamTableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(sEnv)

2 批处理（batch）

• LocalEnvironment 本地模式执行
• RemoteEnvironment 提交到远程集群执行
• CollectionEnvironment 集合数据集模式执行
• OptimizerPlanEnvironment 不执行作业，仅创建优化的计划
• PreviewPlanEnvironment 提取预先优化的执行计划
• ContextEnvironment 用于在客户端上远程执行.
  • DetachedEnvironment 用于在客户端上以分离模式进行远程执行

3 流处理（streaming）

• LocalStreamEnvironment 本地模式执行
• RemoteStreamEnvironment 提交到远程集群执行
• StreamContextEnvironment
• StreamPlanEnvironment

4 Table 模式处理

TableEnvironment 是创建 Table&SQL 的接口类，用于处理有界与无界数据。
主要职责：

• 连接外部系统数据源

• 注册和检索 Table 及从 catalog 获取其他元对象信息

• 执行 SQL 语句

• 提供配置信息

• 

• BatchTableEnvironment Batch 处理模式的 Table ，主要处理 DataSet 与 Table 之间操作

• StreamTableEnvironment streaming 处理模式的 Table ， 主要处理 DataStream 与 Table 之间操作