Flink中的自定义参数与模型配置

作者：禅与计算机程序设计艺术

在企业级生产环境中，由于各种各样的原因，通常会要求对一些组件的参数进行定制化设置，或者需要加载外部配置文件来控制一些组件的行为。目前，Apache Flink 提供了基于配置文件的动态参数配置方式，能够灵活地调整组件运行时的参数。除了参数配置外，Flink 还支持通过 Java API 的形式加载外部模型，例如 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 模型。然而，这些模型并不像普通参数一样可以直接在配置文件中进行配置，因此需要额外的代码逻辑才能完成配置。本文将介绍如何通过 Java API 来加载外部模型，以及 Flink 中参数配置的详细流程。

2.基本概念术语说明

Apache Flink

Apache Flink 是建立在 Hadoop MapReduce 框架之上的一个开源流处理框架。它最初被设计用于对实时事件数据进行高吞吐量、低延迟地处理。Apache Flink 以 Java 语言编写，具有分布式运算、容错性和实时保证等特性。

配置文件

配置文件是一种存储系统配置信息的方式。主要目的是为了降低人为错误率，提升软件的可靠性和易用性。在 Apache Flink 中，所有的配置都可以通过配置文件进行管理，包括集群参数、任务参数、作业参数等。配置文件中的每条配置项都对应一个特定的功能或模块，用户可以通过编辑配置文件来修改该模块的默认值，也可以针对不同的场景对不同配置项进行覆盖。

模型

模型（Model）是指用来预测或分类的数据及其表示方法。通常情况下，模型由训练集和标签集组成。训练好的模型可用于推断新的输入，并得出预测结果。在企业应用中，模型往往经过复