本文深入探讨了Flink Job的运行过程，包括环境设置与作业提交、作业图构建、优化分配、任务执行、容错机制以及作业监控。通过实例解析了算子连接、自定义函数应用和状态保存，揭示了Flink高效、低延迟数据处理的秘密。
Flink 是一个流式处理和批处理框架，具有高吞吐量、低延迟和容错性。在 Flink 中，Job 是指用户提交的一个数据处理任务。本文将详细介绍 Flink Job 的运行过程，并提供相应的源代码示例。
- 环境设置和作业提交
在开始运行 Flink Job 之前，需要设置相应的环境和配置。首先，需要创建一个 ExecutionEnvironment 或者 StreamExecutionEnvironment 对象，用于执行作业。然后，可以通过设置相应的参数，如并行度、作业名称等。最后，通过调用 execute() 方法提交作业。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env
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