（1）迭代计算分类与原理
迭代计算在批量数据处理过程中的应用非常广泛，如常用的机器学习算法Kmeans、逻辑回归，以及图形计算等，都会用到迭代计算。DataSet API对迭代计算功能的支持相对比较完善，在性能上比较其他分布式计算框架也具有非常高的优势。目前Flink中的迭代计算种类有两种模式，分别是Bulk Iteration （全量迭代计算）和 Delt Iteration（增量迭代计算）
什么是迭代运算？
所谓迭代运算，就是给定一个初值，用所给的算法公式计算初值得到一个中间结果，然后将中间结果作为输入参数进行反复计算，在满足一定条件的时候得到计算结果。
（2）全量迭代计算详解
Bulk Iteration
这种迭代方式称为全量迭代，它会将整个数据输入，经过一定的迭代次数
全量迭代计算，一共有几个步骤:
首先初始化数据，可以通过从DataSource算子中获取，也可以从其他转化Operators中接入
其次定义Step Function，并在每一步迭代过程使用Step Function，结合数据集以及上一次迭代计算的Solution数据集，进行本次迭代计算。
每一次迭代过程中Step Function输出的结果，被称为Next Partital Solution数据集，该结果会作为下一次迭代计算的输入数据集。
最后一次迭代计算的结果输出，可以通过DataSink输出，或者接入到下一个0perators中。
迭代终止的条件有两种，分别为达到最大迭代次数或者符合自定义聚合器收敛条件:
最大迭代次数:指定迭代的最大次数，当计算次数超过该设定值是，终止迭代
自定义收敛条件:用户自定义的聚合器和收敛条件，例如终止条件设定为当Sum统计结果小于零则终止，否则继续迭代。
（2.1）案例分析
（2.2）案例实战
全量迭代计算通过使用DataSet的iterate()方法调用
package com.aikfk.flink.dataset.iteration; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment; import org.apache.flink.api.java.operators.IterativeDataSet; /** * @author ：caizhengjie * @description：TODO * @date ：2021/3/9 5:59 下午 */ public class PiIterator { public static void main(String[] args) throws Exception { // 准备环境 ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 创建初始IterativeDataSet IterativeDataSet<Integer> initial = env.fromElements(0).iterate(10000); DataSet<Integer> iteration = initial.map(new MapFunction<Integer, Integer>() { @Override public Integer map(Integer integer) throws Exception { double x = Math.random(); double y = Math.random(); return integer + ((x * x + y * y <= 1 ) ? 1 : 0); } }); // 计算出点的距离小于一的个数 DataSet<Integer> count = initial.closeWith(iteration); // 求出PI DataSet<Double> result = count.map(new MapFunction<Integer, Double>() { @Override public Double map(Integer count) throws Exception { return count / (double) 10000 * 4; } }); result.print(); /** * 3.146 */ } }
（3）增量迭代计算详解
增量迭代是通过部分计算取代全量计算，在计算过程中会将数据集分为热点数据和非热点数据集，每次迭代计算会针对热点数据展开，这种模式适合用于数据量比较大的计算场景，不需要对全部的数据集进行计算，所以在性能和速度上都会有很大的提升。
