Flink DataStream API 编写程序和单机程序最大的不同是什么？

Flink DataStream API 编写程序与单机程序的主要不同点在于以下几点：

1. 分布式处理能力： Flink DataStream API设计用于构建分布式流处理应用，能够处理高吞吐量的实时数据流。它自动在集群中并行化执行任务，实现数据的高效、低延迟处理。而单机程序通常运行在一个独立的JVM上，处理能力受限于单台机器的资源。

2. 状态管理与容错机制： Flink提供了丰富的状态管理API（如Keyed State和Operator State），支持状态的持久化和容错，确保在故障发生时能从检查点恢复，保证数据处理的精确一次（Exactly-Once）语义。单机程序则需要手动实现状态保存和恢复逻辑。

3. 资源管理和弹性扩缩容： Flink作业可以在运行时动态调整资源，通过配置可以实现自动扩缩容，以应对负载变化。而单机程序的资源固定，难以根据实际需求动态调整。

4. 编程模型的复杂度与灵活性： Flink DataStream API提供了高度灵活的数据转换和操作算子，支持复杂的业务逻辑实现。开发者需考虑数据流的分区、窗口策略、时间处理等概念，这相比简单的单机程序逻辑更为复杂，但同时也带来了更高的处理能力和更广泛的应用场景。

5. 集成与运维： Flink作业开发往往涉及与其他系统（如Hologres数据库）的集成，以及使用特定工具（如IntelliJ IDEA, Maven）进行本地调试和打包部署。此外，还需利用Flink控制台进行资源管理、作业监控与性能调优。相比之下，单机程序的部署和运维相对简单直接。

综上所述，Flink DataStream API编写程序在处理能力、容错性、资源管理、编程复杂度及系统集成方面均与单机程序有显著差异，更适合大规模、高性能、实时的数据处理场景。