Flink批处理无法产生结果

问题描述：

程序运行后，一直处于运行中，无法得出结果。

尝试过的解决方式：

1. 之前一直是akka超时错误，增加配置后不出现akka超时错误，但是无法出结果。

2. 增加程序运行配置：-Xms1024m -Xmx1024m 还是无法出结果

相关截图：

相关代码：

package com.bigdata.fink.batch.transformation

import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.configuration.Configuration

import scala.collection.mutable.ListBuffer

/**
 * mapPartition算子使用:一次处理一个分区
 */
object BatchMapPartitionScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //设置超时时间;akka是flink实现client,jobManager,TaskManager之间的网络通信.
    //单位 毫秒
    env.getJavaEnv.getConfiguration.setInteger("akka.ask.timeout",3000000)
    //单位：毫秒
    env.getJavaEnv.getConfiguration.setInteger("web.timeout",3000000)
//    conf.setInteger("web.timeout",300000)

    import org.apache.flink.api.scala._
    val text = env.fromCollection(Array("hello you","hello me","hello the"))

    text.map(s=>s)
      .setParallelism(2)
      .mapPartition(it=>{
      var list = ListBuffer[String]()
      //可以在此处创建数据库连接，建议把这块代码放到try-catch
      //注意：此时是每个分区获取一个数据库连接，不需要每处理一条数据就获取一次连接，性能较高
      it.foreach(line=>{
        val words = line.split(" ")
        for(word <- words){
          list.append(word)
        }
      })
      list
      //关闭数据库连接
    }).print()
    //注意：针对DataSetAPI，如果在后面调用的是count、collect、print，则最后不需要指定execute即可。
//    env.execute("BatchMapPartitionScala")
  }

}