flink执行图的划分
由 Flink 程序直接映射成的数据流图（dataflow graph），也被称为逻辑流图（logical StreamGraph），因为它们表示的是计算逻辑的高级视图。到具体执行环节时，我们还要考虑并行子任务的分配、数据在任务间的传输，以及合并算子链的优化。为了说明最终应该怎样执行一个流处理程序，Flink 需要将逻辑流图进行解析，转换为物理数据流图。
在这个转换过程中，有几个不同的阶段，会生成不同层级的图，其中最重要的就是作业图（JobGraph）和执行图（ExecutionGraph）。
Flink 中任务调度执行的图，按照生成顺序可以分成
四层：逻辑流图（StreamGraph）→ 作业图（JobGraph）→ 执行图（ExecutionGraph）→ 物理图（Physical Graph）。
四层调度的演变过程
逻辑流图（StreamGraph）
这是根据用户通过DataStreamAPI编写的代码生成的最初的DAG图，用来表示程序的拓扑结构。这一步一般在客户端完成。
作业图（JobGraph）
StreamGraph经过优化后生成的就是作业图（JobGraph），这是提交给JobManager 的数据结构，确定了当前作业中所有任务的划分。
主要的优化为: 将多个符合条件的节点链接在一起合并成一个任务节点，形成算子链，这样可以减少数据交换的消耗。JobGraph一般也是在客户端生成的，在作业提交时传递给JobMaster。
执行图（ExecutionGraph）
JobMaster收到JobGraph后，会根据它来生成执行图（ExecutionGraph）。ExecutionGraph 是JobGraph的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。
物理图（Physical Graph）
JobMaster 生成执行图后， 会将它分发给 TaskManager；各个 TaskManager 会根据执行图
部署任务，最终的物理执行过程也会形成一张“图”，一般就叫作物理图（Physical Graph）。
这只是具体执行层面的图，并不是一个具体的数据结构。
