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一、PyFlink 环境变量：决定你 Job 如何被执行

在 PyFlink 中，有些行为并不是由代码直接决定的，而是由环境变量控制。其中最重要的两个是：

1. FLINK_HOME：你到底在用哪套 Flink

PyFlink 在提交任务前，会先对 Job 进行编译和打包，这一步依赖 Flink 的发行版。

• 默认情况下：
  PyFlink 自带了一套 Flink 发行版
• 你也可以通过FLINK_HOME指定一套自定义 Flink 安装

适用场景包括：

• 本地调试和集群版本严格对齐
• 使用官方发行版未包含的 patch 或定制组件

2. PYFLINK_CLIENT_EXECUTABLE：用哪一个 Python 解释器跑任务

这个变量决定了：

• flink run提交 PyFlink 任务时
• Java / Scala Job 中执行 Python UDF 时

实际使用的 Python 解释器路径

优先级顺序如下（非常重要）：

1. 代码中显式配置python.client.executable
2. 环境变量PYFLINK_CLIENT_EXECUTABLE
3. flink-conf.yaml中的python.client.executable
4. 默认使用python

如果你遇到：

• 本地可以跑，集群跑不了
• 虚拟环境 / Conda 环境不生效

80% 的问题都和这个配置有关。

二、Hadoop Formats：让 Flink 直接复用 Hadoop 生态

Flink 并没有重复造轮子，而是通过Hadoop Compatibility 模块，直接复用 Hadoop 的 InputFormat 体系。

1. 依赖配置

要使用 Hadoop InputFormat，首先需要引入：

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-hadoop-compatibility</artifactId><version>2.2.0</version></dependency>

如果你是在IDE 本地运行（而不是直接提交到集群），还需要额外加上：

<dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-client</artifactId><version>2.10.2</version><scope>provided</scope></dependency>

2. 使用 Hadoop InputFormat 的方式

Flink 并不会直接使用 Hadoop InputFormat，而是通过HadoopInputs做一层包装：

• readHadoopFile：适用于FileInputFormat
• createHadoopInput：通用 InputFormat

最终得到的 DataStream 类型是：

Tuple2<Key, Value>

3. 示例：读取 Hadoop TextInputFormat

StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();KeyValueTextInputFormattextInputFormat=newKeyValueTextInputFormat();DataStream<Tuple2<Text,Text>>input=env.createInput(HadoopInputs.readHadoopFile(textInputFormat,Text.class,Text.class,textPath));

这种方式非常适合：

• 历史 Hadoop 数据迁移
• 混合 Flink + HDFS 的存量数据处理

三、DataGen Connector：本地开发与 Demo 的利器

如果你只是想：

• 验证算子逻辑
• 本地跑一条完整 pipeline
• 做一个不依赖 Kafka / DB 的 Demo

那么DataGen Connector几乎是必选项。

1. 核心特性

• 内置 Source，无需额外依赖
• 并行生成数据
• 支持速率限制
• 可控的确定性（利于 Exactly-Once）

2. 基本用法

GeneratorFunction<Long,String>generatorFunction=index->"Number: "+index;DataGeneratorSource<String>source=newDataGeneratorSource<>(generatorFunction,1000,Types.STRING);env.fromSource(source,WatermarkStrategy.noWatermarks(),"Generator Source");

如果并行度为 1，生成的数据顺序就是：

Number: 0 → Number: 999

3. 限速：模拟真实流量

DataGeneratorSource<String>source=newDataGeneratorSource<>(generatorFunction,Long.MAX_VALUE,RateLimiterStrategy.perSecond(100),Types.STRING);

这在以下场景非常有价值：

• 压测下游算子
• 模拟 Kafka 流速
• Demo 中避免「数据瞬间跑完」

四、Kafka Connector：Flink 生产环境的中枢神经

Kafka Connector 是 Flink 流处理体系中最核心、最复杂、也是最成熟的连接器。

1. 重要说明（Flink 2.2）

• Flink 提供的是通用 Kafka Connector
• PyFlink 暂时没有 SQL Kafka Jar
• Streaming Connector不包含在 Flink 二进制包中

2. Kafka Source：新一代 Data Source API

基本构建方式（Java）

KafkaSource<String>source=KafkaSource.<String>builder().setBootstrapServers(brokers).setTopics("input-topic").setGroupId("my-group").setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest()).setValueOnlyDeserializer(newSimpleStringSchema()).build();env.fromSource(source,WatermarkStrategy.noWatermarks(),"Kafka Source");

支持的订阅方式

• Topic 列表
• Topic 正则
• 指定 Partition 集合

起始 Offset 策略

• earliest / latest
• committed offsets
• timestamp
• 自定义（PyFlink 暂不支持）

有界 / 无界模式

• Streaming（默认）
• Batch（setBounded）
• Streaming + stopping offset

3. Kafka Sink：Exactly-Once 的关键组件

KafkaSink 支持三种投递语义：

Exactly-Once 的核心机制是：

• Kafka Transaction
• Checkpoint 对齐提交

⚠️ 注意事项：

• 必须开启 Checkpoint
• transactionalIdPrefix必须全局唯一
• Kafka 事务超时时间要大于 checkpoint + 重启时间

4. 监控、指标与安全

Kafka Connector 暴露了大量指标，包括：

• 消费延迟
• Watermark 滞后
• 未消费消息数
• Offset 提交情况
• Kafka 原生 Consumer / Producer Metrics

同时也支持：

• SASL / SSL
• Kerberos
• Rack Awareness（云环境降延迟）

五、总结

这篇文章可以概括为一句话：

Flink 的强大不只在算子，而在它如何优雅地连接整个数据世界。

• PyFlink 环境变量决定了你「跑不跑得起来」
• Hadoop Formats 决定了你「能不能吃老数据」
• DataGen 决定了你「调试是不是高效」
• Kafka Connector 决定了你「生产系统稳不稳」