Flink之前的批处理我是真不知道有啥用，手动调度用？

Flink的批处理功能主要用于离线数据处理和分析，它可以将大量的历史数据进行处理和计算，以生成报表、指标等结果。相比于手动调度，使用Flink的批处理可以更加高效地处理数据，并且可以通过Flink提供的窗口、分组、聚合等功能进行复杂的数据分析。此外，Flink还支持流式处理和批量处理的混合处理模式，可以将实时数据和历史数据结合起来进行分析。因此，Flink的批处理功能在很多场景下都有广泛的应用价值。

Apache Flink不仅仅是一个流处理框架，它也支持批处理任务，并且其批处理能力与流处理相结合，提供了统一的数据处理API。批处理在许多场景下是非常有用的，以下是一些批处理用途的例子：

1. 数据ETL（Extract, Transform, Load）：Flink可用于定期从不同的数据源提取数据，进行复杂的转换操作，然后加载到数据仓库或其他持久化存储中。批处理在这种一次性或周期性的离线数据迁移和清洗过程中发挥着重要作用。

2. 定期报表生成：企业常常需要每日、每周或每月统计业务指标，生成报表，这就需要批量处理历史数据，而不是实时计算。

3. 数据仓库的维护：批处理可以用于对数据仓库进行全量更新或增量更新，例如Hadoop Hive、AWS Redshift等。

4. 数据挖掘和机器学习预处理：在构建机器学习模型之前，通常需要对大量历史数据进行预处理，包括缺失值填充、特征工程等，这通常是批处理任务。

5. 数据一致性校验和修复：在数据集成过程中，可能会出现数据不一致的问题，批处理可以用来定期检查并修正这些问题。

虽然Flink最初因其流处理能力而受到关注，但其批处理能力并不逊色，它可以很好地与流处理结合起来，形成所谓的“流批一体”的解决方案，使得用户在面对不同类型的数据处理需求时，无需在不同的引擎之间切换，从而简化了开发和运维流程，提高了整体系统的效率和灵活性。此外，Flink批处理的性能也相当出色，它基于流式执行引擎，所以即使在处理大规模批数据时也能保证较高的吞吐量和较低的延迟。