我要评论前面我们调用的所有方法，都不是在实际处理数据，而是在构通表达计算逻辑的dag图。只有当我们将整个图构建完成并显式调用 execute 方法后，框架才会把计算图提交到集群中，接入数据并执行实际的逻辑。
3、flink runtime 层的整个架构主要是在 flip-6 中实现的，整体上采用了标准 master-slave 的结构。
其中master负责管理整个集群中的资源和作业；而taskexecutor 则是 slave，负责提供具体的资源并实际执行作业。
4、master
部分又包含了三个组件，即 dispatcher、resourcemanager 和 jobmanager。
a.dispatcher负责接收用户提供的作业，并且负责为这个新提交的作业拉起一个新的 jobmanager 组件。
b.resourcemanager 负责资源的管理，在整个 flink 集群中只有一个 resourcemanager。
c.jobmanager 负责管理作业的执行，在一个 flink 集群中可能有多个作业同时执行，每个作业都有自己的 jobmanager 组件。
以上三个组件都包含在 appmaster 进程中。
5、当用户提交作业时，提交脚本会先启动一个client进程负责作业的编译与提交。
它先将用户编写的代码编译为一个 jobgraph，在这个过程，它还会进行一些检查或优化等工作，如判断哪些 operator 可以 chain 到同一个 task 中。然后，client 将产生的 jobgraph 提交到集群中执行。此时有两种情况，一种是类似于 standalone 这种 session 模式，am 会预先启动，此时 client 直接与 dispatcher 建立连接并提交作业即可。另一种是 per-job 模式，am 不会预先启动，此时 client 将首先向资源管理系统 （如yarn、k8s）申请资源来启动 am，然后再向 am 中的 dispatcher 提交作业。
6、当作业到 dispatcher 后
dispatcher 会先启动一个 jobmanager 组件，然后 jobmanager 会向 resourcemanager 申请资源来启动作业中具体的任务。这时根据 session 和 per-job 模式的区别， taskexecutor 可能已经启动或者尚未启动。若是前者，此时 resourcemanager 中已有记录了 taskexecutor 注册的资源，可以直接选取空闲资源进行分配。若是后者，resourcemanager 也需要先向外部资源管理系统申请资源来启动 taskexecutor，然后等待 taskexecutor 注册相应资源后再继续选择空闲资源进程分配。
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