Flink架构图
根据官网架构图所示，Flink集群在启动的时候会启动一个JobManager和多个TaskManager。用户的flink程序通过client提交给JobManager，JobManager会把不同用户提交过来的程序分发给不同的TaskManager去执行。而TaskManger里管理者多个task，真正的计算是在task中进行的。TaskManager 会将心跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。
要注意的是，TaskManager和job并非一一对应的关系。flink调度的最小单元是task而非TaskManager，也就是说，来自不同job的不同task可能运行于同一个TaskManager的不同线程上。
JobManager:
它决定何时调度下一个 task（或一组 task）、对完成的 task 或执行失败做出反应、协调 checkpoint、并且协调从失败中恢复等等。这个进程由三个不同的组件组成：
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ResourceManager
ResourceManager 负责 Flink 集群中的资源提供、回收、分配 - 它管理 task slots，这是 Flink 集群中资源调度的单位（请参考TaskManagers）。Flink 为不同的环境和资源提供者（例如 YARN、Mesos、Kubernetes 和 standalone 部署）实现了对应的 ResourceManager。在 standalone 设置中，ResourceManager 只能分配可用 TaskManager 的 slots，而不能自行启动新的 TaskManager。 -
Dispatcher
Dispatcher 提供了一个 REST 接口，用来提交 Flink 应用程序执行，并为每个提交的作业启动一个新的 JobMaster。它还运行 Flink WebUI 用来提供作业执行信息。 -
JobMaster
JobMaster 负责管理单个JobGraph的执行。Flink 集群中可以同时运行多个作业，每个作业都有自己的 JobMaster。
始终至少有一个 JobManager。高可用（HA）设置中可能有多个 JobManager，其中一个始终是 leader，其他的则是 standby。
TaskManager:
也称worker,每一个worker都是一个jvm进程。它是执行作业流的 task，并且缓存和交换数据流。这边需要注意必须始终至少有一个 TaskManager。在 TaskManager 中资源调度的最小单位是 task slot。
Task&Task slots
Task slot是一个TaskManager内资源分配的最小载体，代表了一个固定大小的资源子集，每个TaskManager会将其所占有的资源平分给它的slot。
通过调整 task slot 的数量，用户可以定义task之间是如何相互隔离的。每个 TaskManager有一个slot，也就意味着每个task运行在独立的 JVM 中。每个 TaskManager 有多个slot的话，也就是说多个task运行在同一个JVM中。而在同一个JVM进程中的task，可以共享TCP连接（基于多路复用）和心跳消息，可以减少数据的网络传输，也能共享一些数据结构，一定程度上减少了每个task的消耗。
每个slot可以接受单个task，也可以接受多个连续task组成的pipeline，如下图所示，FlatMap函数占用一个taskslot，而key Agg函数和sink函数共用一个taskslot：
为了达到共用slot的目的，除了可以以chain的方式pipeline算子，我们还可以允许SlotSharingGroup，如下图所示：
我们可以把不能被chain成一条的两个操作如flatmap和key&sink放在一个TaskSlot里执行，这样做可以获得以下好处：共用slot使得我们不再需要计算每个任务需要的总task数目，直接取最高算子的并行度即可对计算资源的利用率更高。例如，通常的轻量级操作map和重量级操作Aggregate不再分别需要一个线程，而是可以在同一个线程内执行，而且对于slot有限的场景，我们可以增大每个task的并行度了。
注：上述方式可以直接在算子级别直接操作
