一、逻辑数据流（DataFlow）
1.1 Flink程序由什么组成？
前几篇文章讲解了Flink的运行流程，与TaskManager与Slots，那么一个Flink程序究竟如何去写，它又是由什么所组成的呢？老规矩先上图：
看了这个图相信大家对Flink Streaming Dataflow的了解又多了一点 。
没错所有的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。
1.2 什么是Dataflows
其实在运行时，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，但有时候，一个transformation可能对应多个operator。上图：
二、执行图（ExecutionGraph）
上面已经介绍了Flink程序直接映射成的数据流图StreamGraph，也被称为逻辑流图，因为它们表示的是计算逻辑的高级视图。为了执行一个流处理程序，Flink需要将逻辑流图转换为物理数据流图（也叫执行图），详细说明程序的执行方式。上图：
看不懂没关系，这不是还有解释吗！！
- Flink 中的执行图可以分成四层：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图。
- 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。
- 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，这样可以减少数据在节点之间流动所需要的序列化/反序列化/传输消耗。
- ExecutionGraph：JobManager 根据 JobGraph 生成ExecutionGraph。ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。
- 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。