理解Flink算子链
前言
对于flink初学者，如果我们观察WebUi中任务执行情况，可能会有一个疑惑，为什么节点和代码中的算子对不上？
从WebUi上看起来像是一个节点，会把转换处理的很多个任务都连接在一起，合并成了一个“大任务”。这又是怎么回事呢？
算子间的数据传输
我们先来考察一下算子任务之间数据传输的方式。
如上图所示，一个数据流在算子之间传输数据的形式可以是一对一（one-to-one）的直通 (forwarding)模式，也可以是打乱的重分区（redistributing）模式，具体是哪一种形式，取决于算子的种类。
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一对一（One-to-one，forwarding）
这种模式下，数据流维护着分区以及元素的顺序。比如图中的 source 和 map 算子，source算子读取数据之后，可以直接发送给 map 算子做处理，它们之间不需要重新分区，也不需要调整数据的顺序。这就意味着 map 算子的子任务，看到的元素个数和顺序跟 source 算子的子任务产生的完全一样，保证着“一对一”的关系。map、filter、flatMap 等算子都是这种 one-to-one的对应关系。