Apache Flink中RuntimeExecutionMode和ExecutionMode有什么区别？

两个类的官方定义 #

1. org.apache.flink.api.common.ExecutionMode（已废弃） #

这是Flink 1.12版本之前为旧DataSet批处理API设计的枚举类，仅用于控制批处理场景下的数据交换策略，目前已被官方标记为废弃，新版本不推荐使用。
它的四个枚举值都是围绕数据交换逻辑定义的：

• PIPELINED：默认流水线交换，上游产出数据后立即发往下游
• PIPELINED_FORCED：强制使用流水线交换，禁止任何场景下回退到批量交换
• BATCH：批量交换，上游所有数据计算完成后再统一发往下游
• BATCH_FORCED：强制使用批量交换

2. org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode（当前主流） #

这是Flink 1.12推出流批一体架构后新增的核心配置类，也是现在大家日常简称的ExecutionMode，用于控制整个Flink作业的全局运行时模式，会影响调度、容错、优化规则等全链路执行逻辑。
它的三个枚举值对应流批一体的三种执行策略：

• STREAMING：流模式，默认值，所有数据走流水线交换，支持运行无界流作业
• BATCH：批模式，针对有界数据集做了大量性能优化，仅支持运行有界作业，数据交换默认走批量策略
• AUTOMATIC：自动模式，Flink根据输入源的有界性自动选择执行模式：所有输入都是有界的则用批模式，存在任意一个无界输入则用流模式

二者核心差异 #

• 设计定位不同：ExecutionMode是旧批处理API的附属配置，仅控制数据交换逻辑；RuntimeExecutionMode是流批一体架构的核心顶层配置，定义整个作业的运行模式
• 作用范围不同：ExecutionMode仅影响数据交换层策略；RuntimeExecutionMode会覆盖调度逻辑、任务生命周期、容错策略、SQL优化规则等全链路runtime行为
• 功能兼容性不同：ExecutionMode对应的旧DataSet API不支持状态、窗口等流原生API；RuntimeExecutionMode的批模式完全兼容Flink的状态、窗口等核心API，批流可以用同一套代码逻辑实现
• 维护状态不同：ExecutionMode已废弃，后续版本会被移除；RuntimeExecutionMode是当前官方唯一主推的执行模式配置

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jayden__