角色
JM，
接收提交的资料：class文件、依赖的jar、jobGraph、datafolwGraph
运行driver，类似于spark的driver，任务调度主从中的主
划分任务，把jobGraph转成executionGraph
分发任务，向RM申请slot，然后把subtask提交到TM的slot运行
管理checkpoint
jobGraph
代码的图形化表示，没有并行操作的信息
TM
启动后，TM会将slot注册到JM，然后JM根据slot分布情况将subtask分发到TM执行。
同JM进行心跳检测，检测集群的健康状况
RM
不是yarn的RM，只不过名字相同，2个RM可以交互
管理slot
dispather
提供rest接口、webUI
不是必须的
资源分配
standlone
前提是flink集群已经启动
RM、TM启动时，就已经将slot注册好，所以UI的jar还没提交时就可以显示slot数。
yarn
前提是yarn已经启动，RM和NM已经启动
worker节点也要装spark、flink，因为要启动executor和TM。
executor和TM也是运行在container中的
任务调度
如何实现并行计算
默认并行度、如何设置并行度
如果是本地运行，按cpu总线程数，如果是集群，则按如下的优先级
优先级：代码中算子 > 代码中env全局 > 提交命令中的-p 参数 > 集群flink-conf.yaml配置文件
并行度意味着同时运行，最终要在slot中运行，而slot取决于节点、TM
如下图。一个flink集群，flink-conf.yaml中设置slot数为3。意味着一个TM有3个slot。
在Example1中，使用了flink-conf.yaml中的设置，所以并行度为1。一个Task只有一个subTask
在Example2中，并行度为2，
在Example3中，
在Example4中，
并行的task如何获取slot
通过slot控制并行度
如何计算有多少task和subtask
slot和Task的关系
- TM中包含slot，task划分为st运行在同组名的多个slot中。
- 相同task的st，必然分配在不同的slot中，不然没法并行
- 不同task的st，可以运行在同一个slot中：
- 避免相互依赖的任务因为运行速度不同而产生背压问题，快等慢
- 如果某个算子需要资源多，可以通过diableChaining讲当前算子单独划分为一个task
- 一个slot可以拥有一个完整的任务链，可以通过配置来设置，默认是随机，有可能拼不成一个完整的
- app运行需要的slot不能小于算子中最大的并行度。鉴于算子task可以合并，所以并不是所有算子的并行度之和。
dataflow Graph 数据流的生成逻辑，task的合并和拆分
类似于flume，所有的Flink程序都是由三部分组成的： Source 、Transformation 和 Sink。
Source 负责读取数据源，Transformation 利用各种算子进行处理加工，Sink 负责输出
在运行时，Flink上运行的程序会被映射成“逻辑数据流”（dataflows），它包含了这三部分
每一个dataflow以一个或多个sources开始以一个或多个sinks结束。dataflow类似于任意的有向无环图（DAG）
在大部分情况下，程序中的转换运算（transformations）跟dataflow中的算子（operator）是一一对应的关系
Graph
Flink 中的执行图可以分成四层：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph-> 物理执行图
6. StreamGraph：是根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。用来表示程序的拓扑结构。
7. JobGraph：StreamGraph经过优化后生成了 JobGraph，提交给 JobManager 的数据结构。主要的优化为，将多个符合条件的节点 chain 在一起作为一个节点
8. ExecutionGraph：JobManager 根据 JobGraph 生成ExecutionGraph。然后把ExecutionGraph分发给TM
ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。
9. 物理执行图：JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度后，在各个TaskManager 上部署 Task 后形成的“图”，并不是一个具体的数据结构。
DS之间的转换类型
一个程序中，不同的算子可能具有不同的并行度
算子之间传输数据的形式可以是 one-to-one (forwarding) 的模式也可以是redistributing 的模式，具体是哪一种形式，取决于算子的种类
- One-to-one：stream维护着分区以及元素的顺序（比如source和map之间）。这意味着map 算子的子任务看到的元素的个数以及顺序跟 source 算子的子任务生产的元素的个数、顺序相同。map、fliter、flatMap等算子都是one-to-one的对应关系。
- Redistributing：stream的分区会发生改变。每一个算子的子任务依据所选择的transformation发送数据到不同的目标任务。例如，keyBy 基于 hashCode 重分区、而 broadcast 和 rebalance 会随机重新分区，这些算子都会引起redistribute过程，而 redistribute 过程就类似于 Spark 中的 shuffle 过程
以下都会触发Redistributing：
特殊算子
前后算子并行度不同
优化
- 任务链（Operator Chains）
将operators链接成task是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。
为了满足任务链的要求，必须将两个或多个算子设为相同的并行度，并通过本地转发（local forward）的方式进行连接
- 相同并行度的 one-to-one 操作，Flink 这样相连的算子链接在一起形成一个 task，原来的算子成为里面的 subtask
- 并行度相同、并且是 one-to-one 操作，两个条件缺一不可。否则会发生redistributing，就无法合并了
- diableChaining 某个计算很复杂，可以独立成一个task，独享slot
- startNewChain：某个合并链很长，算子很多，可以分割为多个
- slotSharingGroup：同组内可以共享slot。不同组的task一定放在不同的slot。比如3个算子，前后2个都是a组，中间是b组，则前后2个可以共享，中间算子独享
- disableOperatorChaining 禁用任务链，不再进行合并
