每乙個flink應用程式都對應乙個jobmanager，jobmanager是乙個控制程式執行的主程序，我們提交的job就是提交給jobmanager；
1.接受需要執行的flink應用程式，這個程式包括作業圖(jobmanager)、邏輯資料流圖(logic data-flow)、和打包的類、庫以及其他依賴資源的jar包；
2.jobmanager會將jobgraph轉化成乙個物理的可執行的資料流圖(executiongraph),這裡面就包含了可以執行的任務；
3.jobmanager在生成物理執行圖之後會向resourcemanager申請對應的資源（slot），一旦獲取到資源，就會將執行圖中的任務派發到不同的taskmanager上去執行，flink會通過心跳獲取任務執行資訊，同時負責集群之間的協調通訊，比如說checkpoint協調。
task也是乙個單獨的jvm程序，slot的數量決定了taskmanager同時能執行的task的數量
1.首先taskmanager會向資源管理器註冊自己的slot；收到資源管理器的指令後，就會提供1個或者多個插槽供job使用；
2.taskmanager還要向jobmanager通過心跳傳輸任務資訊，同時還會與其他的taskmanager之間互相互動資料。
yarn\k8s\standalone等
1.客戶端上傳jar包和配置
2.客戶端向resourcemanager提交job
5.資源申請之後，會在不同的nodemanager上分配container並啟動taskmanager，分配slot與記憶體
6.taskmanager啟動並向jobmanager註冊並通過心跳報告資訊
7.此時job提交完成.
flink中是允許子任務共享slot的，在slot中其實只是記憶體的隔離，cpu是不進行隔離的；
具體排程可以看flinkjob的執行圖
streamgraph -[通過chain將任務進行合併，在client就生成了]>- jobgraph -[根據並行度劃分子任務形成]-> executiongraph ->物理執行圖
運算元有以下型別
one-to-one(map、filter、flatmap)
redistributing（keyby、groupby、rebalance、broadcast）類似於shuffle
形成jobgraph時的優化技術,將不同的運算元任務連線成乙個operatorchain，這個優化有個前提條件：
只有並行度相同、one-to-one操作的運算元才能合併成乙個chain，關於chain的運算元也有相關的操作
disablechaining():禁止當前運算元與前後運算元形成chain
startnewchain()：這個運算元與後續運算元形成chain，與前面的運算元進行隔離劃分
研磨Flink之執行時元件
一 作業管理器 jobmanager 1 控制乙個應用程式執行的主程序，每個應用程式都會被乙個不同的jobmanager所控制。2 jobmanager會先接收到應用程式，應用程式包括 作業圖 jobgraph 邏輯資料流圖和打包的所有類庫和其他資源的jar包。3 jobmanager會把jobgr...
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