JobSchedulingStatus(作业调度状态)
PENDING: 作业还没有被调度
RUNNING: 作业已经被调度，但是还没有完成
DONE: 作业已经完成(成功或不成功)
/** * The scheduling status of a job, as maintained by the {@code RunningJobsRegistry}.
*/
enum JobSchedulingStatus {
/** Job has not been scheduled, yet. */ PENDING ,
/** Job has been scheduled and is not yet finished. */ RUNNING ,
/** Job has been finished, successfully or unsuccessfully. */ DONE ;
}
// ----------Flink基于EventTime和WaterMark处理乱序事件和晚到的数据(三)
StreamGraph：根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。
StreamNode：用来代表 operator 的类，并具有所有相关的属性，如并发度、入边和出边等。
StreamEdge：表示连接两个StreamNode的边。
JobGraph：StreamGraph经过优化后生成了 JobGraph，提交给 JobManager 的数据结构。
JobVertex：经过优化后符合条件的多个StreamNode可能会chain在一起生成一个JobVertex，即一个JobVertex包含一个或多个operator，JobVertex的输入是JobEdge，输出是IntermediateDataSet。
IntermediateDataSet：表示JobVertex的输出，即经过operator处理产生的数据集。producer是JobVertex，consumer是JobEdge。
JobEdge：代表了job graph中的一条数据传输通道。source 是 IntermediateDataSet，target 是 JobVertex。即数据通过JobEdge由IntermediateDataSet传递给目标JobVertex。
ExecutionGraph：JobManager 根据 JobGraph 生成ExecutionGraph。ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。
ExecutionJobVertex：和JobGraph中的JobVertex一一对应。每一个ExecutionJobVertex都有和并发度一样多的 ExecutionVertex。
ExecutionVertex：表示ExecutionJobVertex的其中一个并发子任务，输入是ExecutionEdge，输出是IntermediateResultPartition。
IntermediateResult：和JobGraph中的IntermediateDataSet一一对应。一个IntermediateResult包含多个IntermediateResultPartition，其个数等于该operator的并发度。
IntermediateResultPartition：表示ExecutionVertex的一个输出分区，producer是ExecutionVertex，consumer是若干个ExecutionEdge。
ExecutionEdge：表示ExecutionVertex的输入，source是IntermediateResultPartition，target是ExecutionVertex。source和target都只能是一个。
Execution：是执行一个 ExecutionVertex 的一次尝试。当发生故障或者数据需要重算的情况下 ExecutionVertex 可能会有多个 ExecutionAttemptID。一个 Execution 通过 ExecutionAttemptID 来唯一标识。JM和TM之间关于 task 的部署和 task status 的更新都是通过 ExecutionAttemptID 来确定消息接受者。
物理执行图：JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度后，在各个TaskManager 上部署 Task 后形成的“图”，并不是一个具体的数据结构。
Task：Execution被调度后在分配的 TaskManager 中启动对应的 Task。Task 包裹了具有用户执行逻辑的 operator。
ResultPartition：代表由一个Task的生成的数据，和ExecutionGraph中的IntermediateResultPartition一一对应。
ResultSubpartition：是ResultPartition的一个子分区。每个ResultPartition包含多个ResultSubpartition，其数目要由下游消费 Task 数和 DistributionPattern 来决定。
InputGate：代表Task的输入封装，和JobGraph中JobEdge一一对应。每个InputGate消费了一个或多个的ResultPartition。
InputChannel：每个InputGate会包含一个以上的InputChannel，和ExecutionGraph中的ExecutionEdge一一对应，也和ResultSubpartition一对一地相连，即一个InputChannel接收一个ResultSubpartition的输出。