在生产环境中使用Flink是批示作业是OK的，不是很依赖Flink Remote Shuffle Service
Flink Remote Shuffle Service
主要解决大数据量Shuffle场景下的稳定性，目前Batch会将Shuffle的结果写本地磁盘，数量大的时候会容易将磁盘写满，稳定性也相对比较差
casel.chen 于2021年12月2日周四 08:26写道：
> GlobalStreamExchangeMode 这几种交换模式的不同和使用场景是什么？哪些适合流式作业，哪些适合批式作业？
> Flink Remote Shuffle
这个是可以直接控制内部连边的方式，可以参考一下这个的Java doc。不过这个是一个内部接口，还是建议使用
env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH)，这个可以参考一下这个文档：
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/dev/datastream/execution_mode/
。
public enum GlobalStreamExchangeMode {
/** Set all job edges to be {@link
GlobalStreamExchangeMode 这几种交换模式的不同和使用场景是什么？哪些适合流式作业，哪些适合批式作业？
Flink Remote Shuffle Service的推出是不是意味着可以在生产环境使用Flink处理批式作业？谢谢！
package org.apache.flink.streaming.api.graph;
import org.apache.flink.annotation.Internal;
@Internal
public enum GlobalStreamExchangeMode {
