flink operator 的概念是steam graph的一个node还是，job graph的一个Vertex呢

Flink Operator 的概念主要是在 Flink 应用程序的上下文中被提及，它更贴近于作为数据流（data stream）处理中一个可复用的组件或者说是转换步骤。在 Apache Flink 的体系结构里，Operator 代表了数据流上的一个处理逻辑单元，比如 map、filter、join 等操作。这些操作组合起来形成一个 Stream Graph，在执行时会被优化并转化为 Job Graph。

• Stream Graph：用户通过 Flink API 编写的程序会首先被表示为一个 Stream Graph，这是一个用户定义的计算逻辑的高级描述，描述了数据流如何从源头（source）经过一系列 operator 处理到sink的整个过程。

• Job Graph：当 Flink 程序提交执行时，Stream Graph 会被进一步优化并转换成 Job Graph。Job Graph 是一个更底层的、物理执行层面的图表示，其中的节点称为 Task，代表了实际执行的操作。每个 operator 可能会根据其内部的并行度被拆分为多个 Task。

因此，严格来说，Flink Operator 更接近于 Stream Graph 中的一个逻辑节点，它定义了数据处理的逻辑。而在 Job Graph 层面，这个逻辑被分解为了具体的 Tasks。不过，如果将 Operator 视作 Job Graph 构建的基础单元也是合理的，因为 Job Graph 的 Vertex 实际上是基于这些 Operators 定义的处理逻辑来构建的，尽管它们在转化过程中可能已经被细分为多个执行任务。