参考

https://niyanchun.com/flink-quick-learning-6-operators.html
https://blog.csdn.net/a3125504x/article/details/108648709

任务之间的传输形式

任务之间的数据传递形式既有默认的，也有自己通过API设定的。

forward strategy（One-to-One）

一个task的输出只发送给一个task作为输入
如果两个task都在一个JVM中的话，那么就可以避免网络开销

一般以下算子就是这样：

map/flatmap：使用最多的算子，map是输入一个元素，输出一个元素；flatmap是输入一个元素，输出0个或多个元素。
filter：过滤，条件为真就继续往下传，为假就过滤掉了。
reduce算子：在KeyedStream上面使用，“滚动式”的操作流中的元素。

source和map、flatmap之间就是采用的是forward strategy。sum和sin之间也是。

key-based strategy（Redistributing）

Redistributing就是的说流的分区会发生改变，每一个算子的子任务一句所选择的transformation发送数据到不同的目标任务。例如，keBy基于hashCode重分区，broadcast和rebanlance都会引起重分区。

即基于键值的策略

• 数据需要按照某个属性(我们称为 key)进行分组(或者说分区)
• 相同key的数据需要传输给同一个task，在一个task中进行处理

broadcast strategy（Redistributing）

即广播策略

数据随机的从一个task中传输给下一个operator所有的subtask。因为这种策略涉及数据复制和网络通信，所以成本相当高。

random strategy（Redistributing）

即随机策略，对应着就是rebanlance

数据随机的从一个task中传输给下一个operator所有的subtask
保证数据能均匀的传输给所有的subtask,以便在任务之间均匀地分配负载

总结

这些分区其实在web界面上能看见，其中source和map之间如果并行度相同就是one-to-one，但是不同一般就是rebanlance，sum和sink也是如此，所以大部分的操作原则上是one-to-one，但是并行度不同就不可能是one-to-one，要具体问题具体分析。

而且keyBy操作就不能算是一个任务，sum算子一般都是和别的算子一起使用，下图中的HASH对应的就是keyBy，keyBy只能算数据传输方式，所以不能设置并行度。。。。只有任务才能设定并行度。

Operator Chain

什么是Operator Chain？

就是将一些独立的小Operator合并为一个大的Operator，比如将Source和FlatMap合并在一起。

合并（chain）的条件是什么？

简单理解就是如果两个算子的数据是直接Forward，在同一个slot组并且并行度一致，那就可以合并。反过来，如果两个Operator之间有shuffle（比如keyBy）、rebalance（比如并行度不一样）之类的操作，或者一个Operator有多个上游（就是有多个operator），那就不能合并。实际使用的时候，我们一般尽量让整个系统里面的算子并行度一致即可，这样能够合并的一般都会合并。

合并的好处是什么？
Flink运行的时候，一个任务是在一个线程里面运行的，将小的Operator合并成大的Operator，也就相当于将小任务合并成了大任务，这样他们就会在一个线程里面执行，避免了网络IO和序列化操作，同时也减少了线程数。

下图中的KeyAgg和Sink之间是forword，并且并行度相同，所以就可以合并，反之，source共和map原则上也是forward可以合并的，但是并行度不同，所以source和map之间的数据传输方式就变成了rebalance，所以就不能合并。