Flink是当前大数据处理领域中备受关注的开源分布式流处理框架，其毫秒级的数据处理能力在实时计算场景中尤为突出。将通过Flink官网提供的WordCount示例，深入分析其核心架构与执行流程，帮助读者深入理解Flink的运行机制。
1. 从Hello, World到WordCount：Flink执行流程起步
Flink的执行流程从设置执行环境开始。在WordCount示例中，首先创建了一个StreamExecutionEnvironment实例，这一配置作为Flink任务的入口。程序配置了数据源，以socket文本流为例，指定了主机名和端口号。接着，代码读取socket文本流并进行分词与计数操作，最终输出统计结果。在此过程中，Flink将用户定义的流式处理逻辑编译成一系列算子（Operator），并将这些算子组织为执行图（ExecutionGraph）。
2. Flink的图结构：StreamGraph、JobGraph与ExecutionGraph
Flink采用三层图结构来表示数据流处理的作业流程：
- StreamGraph：对用户定义作业的概念性描述。
- JobGraph：由StreamGraph生成，适用于资源调度。
- ExecutionGraph：具体的执行计划，包括任务ID和状态信息。
3. 任务的调度与执行：动态资源管理
Flink的任务调度和执行是动态的，由JobManager和TaskManager协同完成。资源管理由资源管理器（如YARN、Mesos）提供，并通过Flink的ClusterManager来管理。
3.1 计算资源的调度
Flink的集群管理器负责资源分配和任务调度，根据作业需求调度资源执行任务。
3.2 JobManager的作用
JobManager负责作业调度、任务监控和容错，主要组件包括JobMaster（作业调度）、Task调度器（任务调度）、以及资源管理器。
3.3 TaskManager的执行
TaskManager负责实际任务的执行，通过与JobManager协同完成任务处理。