Flink 系统架构/Flink 作业提交运行的原理
我们编写的代码，对应着在Flink集群上执行的一个作业；所以我们在本地执行代码，
其实是idea开发环境中根据引入的依赖，先模拟启动一个Flink集群，
然后把我们代码中定义好的操作，作为"作业"，（job要打包好）
然后将作业提交到集群上，创建好要执行的任务等待数据输入。1、Flink 中的几个关键组件：
客户端（Client）、作业管理器（JobManager）和任务管理器（TaskManager）。
(1) 客户端：和flink 集群关系没那么大，主要就是向flink 提交一下作业。
- 我们的代码，实际上是由客户端获取并做转换，之后提交给JobManger 的。
(2) JobManager：对作业进行调度管理
- JobManager获取到要执行的作业后，会进一步处理转换，然后分发任务给众多的 TaskManager
(3) TaskManagers: 也叫worker，等待数据输入，进行实际计算。
2、flink 系统架构详细图
- JobManager，也称为 master，用于协调分布式执行。
