flink JobExecution工作原理

Flink的JobExecution工作原理可以简单概括为以下几个步骤：

1. Job Submission：将Flink程序提交到Flink集群。在提交过程中，Flink将程序转换为JobGraph并进行优化，以获得最佳的性能和资源利用率。

2. Job Deployment：将JobGraph部署到Flink集群中。在部署过程中，Flink将JobGraph转换为TaskGraph和ExecutionGraph，并将任务分配给TaskManager执行。

3. Task Execution：TaskManager启动任务，并将计算结果返回给JobManager。在任务执行过程中，TaskManager会根据ExecutionGraph中的信息调度任务并将计算结果缓存到内存中。

4. Job Monitoring：JobManager监控任务的执行状态，并根据ExecutionGraph中的信息对任务进行调度和监控。在任务执行过程中，JobManager会收集任务的状态信息，并将其返回给客户端。

5. Job Completion：任务执行完成后，JobManager会根据ExecutionGraph中的信息对任务进行收尾工作，并将执行结果返回给客户端。在任务结束后，JobManager会释放任务占用的资源并维护任务的状态信息。

总之，Flink的JobExecution是Flink程序的重要组成部分，它负责将任务分配给TaskManager执行，并监控任务的执行状态。通过将任务分解为TaskGraph和ExecutionGraph，Flink可以将任务分配给TaskManager执行，并监控任务的执行状态，从而实现高效、可靠的数据处理。