作为从ClusterClient内提交的作业图，首先会提交到jobClient端进行作业的解析。经过jobClient解析、提交并且优化后的作业提交给jobManager去执行。涉及到jobClient中的方法有以下几个：
retrieveBlobServerAddress：负责抓取jobManager入口的地址和端口，给作业传输提供一条通路。返回类型为CompletableFuture类的对象。
获取jobManager地址及端口的函数体jobClient端还有一个上下文监听器，作为启动作业客户端之后对于作业执行结果的捕获。类名为submitJob。返回类型是一个jobListeningContext。首先会启动一个作业客户端的Actor作为通信者，这是由于Actor的原理就类似一个信箱。互相之间传递消息，其中的几个形参囊括了作业图还有一些配置信息。Future模式的结构可以理解为：使用Future模式,获取数据的时候无法立即得到需要的数据。而是先拿到一个契约,你可以再将来需要的时候再用这个契约去获取需要的数据,这个契约就好比叫外卖的例子里的外卖订单。
Props jobClientActorProps = JobSubmissionClientActor.createActorProps(
highAvailabilityServices.getJobManagerLeaderRetriever(HighAvailabilityServices.DEFAULT_JOB_ID),
timeout,
sysoutLogUpdates,
config);
ActorRef jobClientActor = actorSystem.actorOf(jobClientActorProps);
Future submissionFuture = Patterns.ask(
jobClientActor,
new JobClientMessages.SubmitJobAndWait(jobGraph),
new Timeout(AkkaUtils.INF_TIMEOUT()));
创建的 jobClientActorProps就是一个作业客户端的Actor，负责通信，后面的ask方法体主要是为了夹带作业与作业管理器进行通信，成功与否可以用Future设计模式来负责获取，如同之前的 外卖的例子一样。
接着是可以使用jobID连接到正在运行的作业，并且可以通过jar下载ClassLoader所需的jar文件的方法：
通过jobID鉴别操作的是哪个作业以上两种方法都含有jobListeningContext，负责监听上下文是否执行成功。
之后就是一个获取ClassLoader的方法：
retrieveClassLoader，首先在JobManager请求关于类加载器的信息，从而重构类加载器 *然后下载丢失的JAR文件
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