flink的流批一体化

Flink的流批一体化是指将流计算和批计算融合在一起，实现对实时数据和离线数据的统一处理。具体来说，它可以在同一个程序中同时处理实时数据流和批处理数据集，从而实现对数据的实时处理和分析。在Flink中＊＊＊，可以用于处理实时数据流。同时，DataStream API也支持对有界数据集进行批处理。

2. 批处理API：Flink提供了DataSet API，可以用于处理离线数据集。同时，DataSet API也支持对无界数据流进行批处理。

3. DAG Scheduler：Flink的DAG Scheduler可以同时处理流和批作业，将它们转换为有向无环图（DAG）并进行优化。

4. Shuffle：Flink的Shuffle机制可以同时处理流和批数据的分区和重分区。

5.＊＊＊＊＊＊```python
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.table import StreamTableEnvironment

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
t_env = StreamTableEnvironment.create(env)

# 处理实时数据流
stream = env.from_elements([(1, 'Alice'), (2, 'Bob'), (3, 'Charlie')])
stream.print()

# 处理有界数据集
batch = env.from_elements([(4, 'David'), (5, 'Emily'), (6, 'Frank')]).set_parallelism(1)
batch.print()

# 将实时数据流和有界数据集合并
merged = stream.union(batch)
merged.print()

env.execute("stream_batch_job")