作业是如何在Flink中进行表达的？

用户通过 API 的方式写一个作业，例如上图左侧 StreamWordInput 的示例， 它可以不断的输出一个个单词；下面的 Map 操作负责把单词映射成一个二元组；再接一个 keyBy，使相同的 word 的二元组都被分配在一起，然后 sum 将它们计数，最后打印出来。

左侧的作业对应着右边的逻辑拓扑(StreamGraph)。这个拓扑中有 4 个节点，分 别是 source、map、sum 和 print。这些是数据处理逻辑，又称之为算子；节点之间的线条对应着数据的分发方式，影响着数据以什么样的方式分发给下游。举例来说，map 到 sum 之间是 keyBy，意味着 map 产出的数据，同一个 key 的数据都必须分发到同一个下游。

有了 StreamGraph 后， Flink Runtime 会进一步的把它翻译成 JobGraph，JobGraph 会把一些节点 chain 起来，形成Operator chain，又称JobVertex。