一，operator 算子
把operator翻译成算子，真是没谁了，众口铄金，大家现在都这样叫了。
operator代表对数据的各种操作，包括从数据源获取数据，把计算结果输出到存储，以及从获取数据到输出数据的过程中对数据的各种处理。
按照官方的说法，算子分为source/transformation/sink三种，source和sink都比较简单，重点要掌握的是transformation。
transformation根据算子的功能可以分为四类：普通算子、分组算子(keyby/group by)、流拆合算子、分区算子。
- 普通算子就是对数据进行常规计算和转换，如map、flatMap
- 分组算子主要是keyBy，groupBy是Dataset的api，使用的较少。准确的说，keyBy代表一系列算子，因为很多算子只有在keyBy产生的keyedStream才能使用，如reduce、max、min、sum等等
- 流拆合算子，包括将多个流合并为一个流如union、connect；将一个流拆分为多个流，如split
- 分区算子：将数据依据一定的规则分别发送到下游任务中去，有四种：reblance、rescale、shuffle、广播
二，operator chain 和 task
数据往往需要一系列由先后顺序的算子合作才能计算出预期的结果。处理source和sink算子外，其他算子都有输入和输出，下游算子的输出将作为下游算子的输入。如果上游算子和下游算子不在一个taskslot，则需要数据传输:包括数据的序列化和反序列化、数据传输，这会导致任务的高延迟。
flink对计算过程中满足条件的算子组合成一个
算子链
，这个算子链在逻辑上是一个
task
，会在同一个taskslot执行，并且数据不需要序列化和反序列化，提升系统的性能。
组成operator chain的算子需要满足一定的条件：都是one to one的算子，上游的输出不会被分发到不同的下游任务，下游算子的输入来自一个上游算子的输出。
当然还有一些其他的限制：比方说要开启算子链、算子的算子链属性必须要满足条件
三，subtask
task是逻辑上的概念，可能是一个算子，也可能是一个算子链。
在运行时，通常一个task会有大于1的并行度，同一个task会并行执行在多个taskslot上，执行在taskslot上的task称之为task的subtask。