1、JobGraph是由StreamGraph轉換而來，當client將StreamGraph提交後，job啟動前會先完成轉換，統一的轉換入口如下：  2、StreamingJobGraphGenerator類 StreamingJobGraphGenerator的職責就是將StreamGraph轉換成JobGraph，在轉換的過程中要根據StreamGraph中的節點及邊的對應關係進行運算元鏈的合併，同時將一些其他與任務執行相關聯的資訊複製過來，接下來主要需要關注其中的構造方法、轉換方法、判斷能否合併的邏輯、運算元合併的方法、StreamNode轉換為JobVertex等幾個核心方法即可梳理清楚其轉換的業務 2.1、構造方法  其構造方法中主要包含三個內容，儲存了StreamGraph、構造了JobGraph、同時new了一系列的集合容器用於儲存轉換的中間態 2.2、轉換方法createJobGraph  createJobGraph方法中邏輯很清晰，除了合併運算元就是複製一些其他執行引數 2.3、setChaining和createChain方法 在這兩處完成了運算元的合併核心邏輯，其實就是根據能否chain的判定進行不同的處理，其步驟可以歸納為：  a、因為在StreamGraph中已經形成了完整的DAG圖，此處直接遍歷source節點，從source節點往後挨個去createChain  b，createChain時先拿到當前節點的下游節點，然後遞迴處理，構建出整個的傳遞鏈  c、在構造JobVertex時，如果從前面傳遞過來的兩個節點ID相同，則證明是頭結點，則生成一個JobVertex，並將傳遞鏈中的後續運算元connect起來，如果不是則表示應當是被合併的運算元，則僅維護StreamConfig即可 d、於此同時也維護好對應的執行資源資料、格式化資料等 2.4、能否chain成鏈的判斷邏輯  判斷很簡潔明瞭，不再贅述 2.5、createJobVertex 如果是頭結點時就將頭節點轉化為一個JobVertex，此處有InputOutputFormatVertex和JobVertex的區別  2.6 connect 此處就是根據不同的策略，將傳遞鏈上的對應關係維護到一個JobEdge中去。 最後，總的來看由於在StreamGraph中已經構建好了DAG的關係和對映，在StreamingJobGraphGenerator將這個對映關係再次優化而已，在此過程中還涉及到JobGraph、JobVertex、JobEdge等物件，這些可以對比StreamGraph、StreamNode和StreamEdge更容易