写给大忙人的Flink的Data Types

一.Flink 中 Data Type 组成

• 基本数据类型：java 的 8 中基本数据类型加上它们各自的包装类型，在加上 void , String, Date,BigDecimal, BigInteger.

• 基本数据类型的数据和 Object 类型的数组

• 复合类型
  1.Flink Java Tuples
  2. scala case classes
  3. Row
  4. POJOs: 如果要被 Flink 识别的也允许按 name 引用的话，需要复符合一定的规则(否则的话，会被当做泛型处理)
  1). 这个类是 pulic 的并且没有非静态的内部类。
  2). 得有一个没有参数的 pulic 构造器
  3).所有非静态的非 transient 的属性(包括所有的父类)都必须是 pulic 或者符合 java beans 命名规范的 getter setter 方法。

• 辅助类型 (集合类、Option、Either 等)

• 泛型：不会被 Flink 自带的序列化器序列化，而被是 Kryo

二、Flink 是如何处理 Data Type 的
首先Flink会根据自身的序列化器进行序列化，如果不行，则默认回退到 Kryo 序列化器进行序列化。

可能碰到的问题，如下：

• Registering subtypes
  如果方法签名是父类，而返回或者使用的是子类，也就是所谓的协变返回类型关于协变返回类型。让 Flink 知道所有的子类可以在一定的程度上提高性能。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
		env.registerType(KuduTableDesc.class);

• Registering custom serializers
  虽然 Flink 自己序列化不了的会给 Kryo，但是 Kryo 也不能很好的处理掉所有的类型，这个时候就要自定义序列化器了。

final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

env.getConfig().registerTypeWithKryoSerializer(MyCustomType.class, MyCustomSerializer.class);

• Adding Type Hints
  Flink 可能无法推断出泛型的类型，仅仅在 Java Api 中时必要的。

DataSet<SomeType> result = dataSet
    .map(new MyGenericNonInferrableFunction<Long, SomeType>())
        .returns(SomeType.class);
        
DataSet<SomeType> result = dataSet
    .map(new MyGenericNonInferrableFunction<Long, SomeType>())
        .returns(new TypeHint<SomeType.class});

• Manually creating a Type@R_78_4045@ion
  Flink 可能无法推断出泛型的类型时

Type@R_78_4045@ion<String> info = Type@R_78_404[email protected](String.class);

Type@R_78_4045@ion<Tuple2<String, Double>> info = Type@R_78_404[email protected](new TypeHint<Tuple2<String, Double>>(){});

三、常见的 returns 的使用

.returns(Types.TUPLE(Types.INT,Types.INT))
.returns(Types.STRING)
.returns(Type@R_78_404[email protected](String.class))
.returns(new TypeHint<Tuple2<String, String>>(){})
.returns(Type@R_78_404[email protected](new TypeHint<Tuple2<ConsumerRecord, String>>() {}))
.returns(SomeType.class)