Flink 原理与实现：Operator Chain原理-低调大师

Flink 原理与实现：Operator Chain原理

2017-10-18 883

Flink原理与实现系列文章：

Flink 原理与实现：架构和拓扑概览
 Flink 原理与实现：如何生成 StreamGraph
Flink 原理与实现：如何生成 JobGraph
Flink原理与实现：如何生成ExecutionGraph及物理执行图

Flink的逻辑/执行计划优化，有一个很大的特点就是，会将多个operator，串在一起作为一个operator chain来执行。关于operator chain，在 Flink 原理与实现：理解 Flink 中的计算资源中已经有了初步的介绍，在阅读本文之前，建议先阅读上文。
本文将从源码上进一步分析，探究operator chain内部是如何实现的。

OperatorChain是在StreamTask的invoke方法中被创建的：

     // ...
        operatorC

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Flink原理与实现：如何生成ExecutionGraph及物理执行图

阅读本文之前，请先阅读Flink原理与实现系列前面的几篇文章： Flink 原理与实现：架构和拓扑概览Flink 原理与实现：如何生成 StreamGraphFlink 原理与实现：如何生成 JobGraph ExecutionGraph生成过程 StreamGraph和JobGraph都是在client生成的，这篇文章将描述如何生成ExecutionGraph以及物理执行图。同时会讲解一个作业提交后如何被调度和执行。 client生成JobGraph之后，就通过submitJob提交至JobMaster。在其构造函数中，会生成ExecutionGraph： this.executionGraph = ExecutionGraphBuilder.buildGraph(...) 看下这个方法，比较长，略过了一些次要的代码片断：

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Flink原理与实现系列文章： Flink 原理与实现：架构和拓扑概览Flink 原理与实现：如何生成 StreamGraphFlink 原理与实现：如何生成 JobGraphFlink原理与实现：如何生成ExecutionGraph及物理执行图Flink原理与实现：Operator Chain原理上面Flink原理与实现的文章中，有引用word count的例子，但是都没有包含状态管理。也就是说，如果一个task在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once)，Flink引入了state和checkpoint。首先区分一下两个概念，state一般指一个具体的task/operator的状态。而checkpoint则表示了

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