PS: 这里常说的 Job = 一个应用
Task = 一个任务
总的来讲：
1.Flink应用程序会首先提交给JobClient，做解析和算子链化
2.然后会提交给JobManager，进行资源分配，将任务分给TaskManager
3.TaskManager会启动相应的Slot线程，进行任务处理，在处理过程中会持续向JobManager，返回任务状态（任务开始，进行中，已完成等）
4.任务执行完以后，执行结果会被返回给客户端Client
1.基本原理
主要采用主从节点架构，即master 和work 节点
分为两部分：JobManage（master节点）r和 TaskManager（work节点）
1.1 jobClient 节点
JobClient主要是负责接收应用程序，并解析和优化执行计划，然后提交执行计划到JobManager.
这里的优化执行主要是将相临的算子进行融合，形成算子链，减少任务数量，提高JobManager中Task的资源利用率。
1.2 JobManager
JobManager负责Flink整个集群的调度以及资源的管理。
1.分配资源
从JobClient 接收任务，然后根据TaskManager中task slot的使用情况，为提交的应用分配相应的slot资源，并命令TaskManager启动从Client中获取的应用。
2.高可用机制
另外为了保障高可用，一般会有多个JobManager 同时存在，多个JobManager节点也是采取主从模式，选举出一个主节点工作，其他几个从节点会闲置。当主节点挂掉后，会从剩余的从节点中选举出新的节点，作为主节点。
3.容错
检查点机制
1.3 TaskManager
负责具体的任务执行，和对应任务，在每个节点上的资源申请与管理。
TaskManager从JobManager接收并部署任务，然后使用slot资源来启动task，建立数据库网络的链接，接收数据并开始做数据处理。
TaskManager之间的数据交互都是通过数据流的方式进行的。
1.4 Slot
Slot是TaskManager的资源粒度划分
每个TaskManager 像一个容器，包含一个多个slot，每个slot都有自己独立的内存，所有slot平均分配整个TaskManager 的内存。
另外，slot只划分内存，不涉及cpu的划分，CPU是共享使用的。
一个slot会运行多个任务，每个任务以单独的线程执行。
采用slot设计的优势：
1.5 task
是在算子的子任务进行链化之后形成的。
一个作业中的task数量，和作业中算子的并行度和链化的策略有关。
