Flink架构解析：从逻辑流图到物理图的转换关系

在Flink框架中，用户编写的流式计算程序需要经过一系列转换才能最终被执行。这一过程涉及到四种重要的图结构：逻辑流图(StreamGraph)、作业图(JobGraph)、执行图(ExecutionGraph)和物理图(Physical Graph)。它们之间的转换关系是Flink框架实现流式计算的核心机制。

1. 逻辑流图 (StreamGraph)

逻辑流图是用户编写的Flink程序最原始的抽象表示。它描述了数据流的走向，以及各个算子之间的连接关系。简单来说，逻辑流图描述了'做什么'，例如：

数据源：从哪里读取数据？* 算子：对数据进行哪些转换操作？* 数据流：数据如何在不同算子之间流动？

2. 作业图 (JobGraph)

作业图是在逻辑流图的基础上进行优化和转换得到的。它更加详细地描述了作业的拓扑结构，以及任务之间的调度关系。相较于逻辑流图，作业图更关注'如何做'，例如：

任务调度：哪些任务可以并行执行？* 数据交换策略：上下游任务之间如何传递数据？

3. 执行图 (ExecutionGraph)

执行图是作业图经过Flink调度器分配资源后的最终表示。它包含了任务的并行度、任务之间的依赖关系等详细信息。执行图是作业执行的最终计划，决定了'在哪里做'以及'如何协同做'，例如：

任务并行度：每个任务会被分成多少个子任务并行执行？* 任务依赖关系：哪些任务需要先于其他任务完成？

4. 物理图 (Physical Graph)

物理图是执行图经过资源分配和优化后的最终表示。它描述了任务的具体部署位置、数据分区策略等底层细节。物理图是Flink真正执行计算的依据，决定了'具体如何做'，例如：

任务部署位置：每个任务会被分配到哪台机器上的哪个进程执行？* 数据分区策略：数据如何在不同的任务之间进行分区和交换？

总结

总而言之，逻辑流图是用户代码的抽象表示，作业图是经过优化的执行计划，执行图是调度器分配资源后的最终计划，物理图则是具体执行层面的最终方案。这四种图结构之间的转换和协作，保证了Flink能够高效地将用户编写的流式计算程序转化为可执行、可扩展的分布式计算任务。