source 讀取數據源，rebalance 隨機重新分區，flatmap基於 hashcode 重分區，key aggregate 聚合操作，最後傳播到 sink 進行輸出
這裏面涉及到寬依賴和窄依賴的知識
比如說StreamWordCount代碼裏的filter、map、keyby就是一個任務鏈，當具有相同並行度的時候就會被Flink鏈接成一個任務鏈，也即看做一個task，裏面有三個算子filter、map、keyby
來看一下：
啓動我們的集羣：
然後到webUI界面看一下我們提交的StreamWordConnt代碼的Jar包的Job，可以看到下圖只有一個TaskManager和一個TaskSlots，然後available Task Slots爲0，因爲唯一的一個已經被分配給stream word count job了
然後紅色方框裏就會我們的flink的task流，其中有兩個任務鏈Operator Chains，因爲我在代碼裏沒有設置並行度，在開啓job的時候提交的並行度參數是2，所以可以看到有兩個藍色框，然後每個藍色框裏面是一個任務流，裏面包含着one-to-one的並行度都爲1的算子，裏面的每個算子都是subtask
