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JobGraph的创建流程 Flink在StreamGraph的基础上生成JobGraph，并将其发送到服务器端进行ExecutionGraph解析。 JobGraph生成步骤： 入口方法：StreamingJobGraphGenerator.createJobGraph() 设置启动模式：默认使用ScheduleMode.EAGER模式，所有节点同时启动。 生成节点哈希ID：使用StreamGraphHasher为每个节点生成唯一哈希ID。 处理节点链（Operator Chains）： 遍历节点，识别出每个链的头节点。 将非头节点的配置合并到头节点，并将头节点与自身的出边连接。 无法进行链式操作的节点将被视为独立的JobVertex。 设置物理边（Edges）：定义节点间的数据传输关系。 配置Slot共享组：优化资源分配，允许任务共享Slot。 核心方法解析： setChaining()： 负责处理节点链，将连续操作合并为单个JobVertex，以提高执行效率。 setPhysicalEdges()： 建立节点之间的连接，定义数据流向。 setSlotSharingGroup()： 配置Slot共享，实现资源优化。 通过以上步骤，Flink将逻辑执行计划转换为JobGraph，为后续的作业执行做好准备。

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