如果我们初始化的FlinkPlan是StreamingPlan，则首先构造Streaming的StreamingJobGraphGenerator去将optPlan转为 JobGraph，Batch则直接采用另一种的转化方式。
简而言之，Batch和streaming会有两个不同的ExecutionEnvironment，不同的ExecutionEnvironment会将不同的API翻译成不同 的JobGgrah，JobGraph 之上除了 StreamGraph 还有 OptimizedPlan。OptimizedPlan 是由 Batch API 转换而来的。 StreamGraph 是由 Stream API 转换而来的，JobGraph 的责任就是统一 Batch 和 Stream 的图。
1.5 特性分析
高吞吐 & 低延迟
Flink 的流处理引擎只需要很少配置就能实现高吞吐率和低延迟。下图展示了一个分布式计数的任务的性能，包括了流数据 shuffle 过程。
支持 Event Time 和乱序事件
Flink 支持了流处理和 Event Time 语义的窗口机制。
Event time 使得计算乱序到达的事件或可能延迟到达的事件更加简单。
状态计算的 exactly-once 语义
流程序可以在计算过程中维护自定义状态。
Flink 的 checkpointing 机制保证了即时在故障发生下也能保障状态的 exactly once 语义。
高度灵活的流式窗口
Flink 支持在时间窗口，统计窗口，session 窗口，以及数据驱动的窗口
窗口可以通过灵活的触发条件来定制，以支持复杂的流计算模式。
带反压的连续流模型
数据流应用执行的是不间断的（常驻）operators。
Flink streaming 在运行时有着天然的流控：慢的数据 sink 节点会反压（backpressure）快的数据源（sources）。
容错性
Flink 的容错机制是基于 Chandy-Lamport distributed snapshots 来实现的。
这种机制是非常轻量级的，允许系统拥有高吞吐率的同时还能提供强一致性的保障。
Batch 和 Streaming 一个系统流处理和批处理共用一个引擎
Flink 为流处理和批处理应用公用一个通用的引擎。批处理应用可以以一种特殊的流处理应用高效地运行。
内存管理
Flink 在 JVM 中实现了自己的内存管理。
应用可以超出主内存的大小限制，并且承受更少的垃圾收集的开销。
迭代和增量迭代
Flink 具有迭代计算的专门支持（比如在机器学习和图计算中）。
增量迭代可以利用依赖计算来更快地收敛。
程序调优
批处理程序会自动地优化一些场景，比如避免一些昂贵的操作（如 shuffles 和 sorts），还有缓存一些中间数据。