讲一下 flink 的运行架构

当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行，然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。上述三者均为独立的 JVM 进程。

Client 为提交 Job 的客户端，可以是运行在任何机器上（与JobManager环境连通即可）。提交 Job 后，Client 可以结束进程（Streaming 的任务），也可以不结束并等待结果返回。

JobManager 主要负责调度 Job 并协调 Task 做 checkpoint，职责上很像 Storm 的 Nimbus。从 Client 处接收到 Job 和 JAR 包等资源后，会生成优化后的执行计划，并以 Task 的单元调度到各个 TaskManager 去执行。

TaskManager 在启动的时候就设置好了槽位数（Slot），每个 slot 能启动一个 Task，Task 为线程。从 JobManager 处接收需要部署的Task，部署启动后，与自己的上游建立 Netty 连接，接收数据并处理。