你们如果批处理flink怎么做的都？spark 用惯了发现用flink 哪哪都不行

Flink 和 Spark 都是流行的批处理和流处理框架，它们在不同的应用场景和数据处理需求中都有各自的优势和特点。如果您需要在 Flink 中进行批处理，可以考虑以下几个方面：

数据源：Flink 支持多种数据源，包括文件、数据库、消息队列等，您可以根据实际情况选择合适的数据源。如果您使用文件作为数据源，可以使用 Flink 的 readTextFile 方法读取文本文件，或者使用 readCsvFile 方法读取 CSV 文件。如果您使用数据库作为数据源，可以使用 Flink 的 jdbc connector 连接数据库，并使用 JDBCInputFormat 读取数据。

数据处理：Flink 提供了丰富的数据处理操作符，包括 map、flatMap、filter、reduce、join 等。您可以根据实际情况选择合适的操作符，进行数据的转换、过滤、聚合等操作。需要注意的是，在 Flink 中使用操作符时，需要定义数据类型和字段名称，以便于进行数据处理和类型检查。

并行度：在 Flink 中进行批处理时，可以通过调整算子的并行度来提高程序的性能和并行度。需要根据实际情况评估数据量和计算复杂度，以确定合适的并行度。在 Flink 中，可以使用 setParallelism 方法设置算子的并行度，也可以在配置文件中设置默认并行度。

对于批处理，Flink 提供了基于 DataSet API 的批处理功能。在 Flink 中，可以使用 DataSet API 来开发和执行批作业。以下是一些在批处理中使用 Flink 的常见做法：

1. 使用 DataSet API：Flink 的 DataSet API 提供了丰富的操作符和函数，用于进行数据转换、聚合、过滤等操作。您可以使用 DataSet API 编写批处理作业，并通过调用 ExecutionEnvironment.execute() 方法来执行作业。

2. 数据源和数据写入：Flink 支持从多种数据源读取数据，如文件系统、数据库等。可以使用适当的读取器（例如 readTextFile()）读取数据，并使用适当的写入器（例如 writeAsText()）将结果写入到目标位置。

3. 转换和操作符：Flink 的 DataSet API 提供了许多转换和操作符，如 map()、filter()、reduce() 等，用于对数据进行转换和计算。您可以根据具体需求选择适当的操作符来完成批处理任务。

4. 并行度设置：根据数据量和资源情况，可以通过调整并行度参数来控制作业的并行度。适当的并行度设置可以提高作业的性能和吞吐量。

5. 优化技巧：与实时处理类似，批处理中也可以使用 Flink 的优化技巧来提升性能。例如，合理使用缓存、调整内存配置、选择适当的数据结构等。

我们的批处理是tez+spark+mr 做的。 sql搞不定的再用spark。flink的长处在实时这一块，只是批这一块和hive结合的不够好而已，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”