一、概述：

        Flink中用于在任务之间共享数据的三种机制。包括Broadcast、Accumulator和Distributed Cache，这三种机制可以帮助开发者更好地解决任务之间数据交互的问题。

二、Flink Broadcast（广播变量）：

1.简介：

        Broadcast是指将一个数据集广播到任务的所有并行实例中。在Flink中，可以使用Broadcast机制将小数据集分发到每个任务实例中，以便在任务的运行过程中能够快速访问。Broadcast数据集的大小应该小于可用内存的大小，以防止内存溢出。

2.与DataStream Broadcast（分区规则）区别：

        分区规则是把元素广播给所有的分区，数据会被重复处理，类似于Storm中的allGrouping。

        广播变量允许编程人员在每台机器上保持一个只读的缓存变量，而不是传送变量的副本给Task。k。广播变量创建后，它可以运行在集群中的任何Function上，而不需要多次传递给集群节点。

  另外请记住，不要修改广播变量，这样才能确保每个节点获取到的值都是一致的。

       用一句话解释，Broadcast可以理解为一个公共的共享变量。可以把一个DataSet（数据集）广播出去，不同的Task在节点上都能够获取到它，这个数据集在每个节点上只会存在一份。如果不使用Broadcast，则在各节点的每个Task中都需要复制一份DataSet数据集，比较浪费内存（也就是一个节点中可能会存在多份DataSet数据）。

三.Flink Accumulator

1.原理及使用

      Flink Accumulator 是 Flink 中的一种特殊变量，用于在分布式环境中对数据进行累加或聚合操作。Flink Accumulator 主要用于在 Flink 的数据并行计算中，对数据的中间结果进行累加，以便最终得到计算结果。Accumulator 可以在作业运行过程中，逐步累加计算结果，并将最终结果返回给客户端。Flink 提供了多种类型的 Accumulator，包括 LongCounter、DoubleCounter、Histogram、MinMax、List 等，开发者可以根据需要选择合适的类型。使用 Accumulator 可以有效地减少网络传输和数据存储的开销，提高计算效率和性能。

累加器的使用步骤如下。
（1）创建累加器。
private IntCounter numLines = new IntCounter();
（2）注册累加器。
getRuntimeContext().addAccumulator("num-lines", this.numLines);
（3）使用累加器。
this.numLines.add(1);
（4）获取累加器的结果。
myJobExecutionResult.getAccumulatorResult("num-lines")
累加器需求：计算map函数中处理了多少数据

注意：只有在任务执行结束后，才能获取累加器的值

2.Flink Broadcast和Accumulator的区别

        Broadcast允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递变量。广播变量可以进行共享，但是不可以进行修改。
        Accumulator可以在不同任务中对同一个变量进行累加操作，但是只有在任务执行结束的时候才能获得累加器的最终结果。

四、Flink Distributed Cache

1.简介

        Flink提供了一个分布式缓存（Distributed Cache），类似于Hadoop，可以使用户在并行函数中很方便地读取本地文件。分布式缓存功能允许有效地在任务和作业运行之间共享数据，减少数据重复和提高性能。它通过将文件或其他资源分发到集群中的任务管理器中，其中可以由运行在这些节点上的任务访问来实现。

        Flink Distributed Cache特别适用于管理大型参考数据集或配置文件，因为它允许用户一次将这些资源加载到内存中，并跨多个任务或作业运行共享它们。它还允许动态更新分布式缓存，因此用户可以根据需要轻松添加或删除资源。

（2）使用步骤。

（1）注册一个文件。
env.registerCachedFile("hdfs:///path/to/your/file", "hdfsFile")
（2）访问数据。
File myFile = getRuntimeContext().getDistributedCache().getFile("hdfsFile")