Apache Flink——Flink 支持的数据类型

2022-06-27  本文已影响0人  小波同学

一、Flink 的类型系统

Flink 作为一个分布式处理框架,处理的是以数据对象作为元素的流。如果用水流来类比,那么我们要处理的数据元素就是随着水流漂动的物体。在这条流动的河里,可能漂浮着小木块,也可能行驶着内部错综复杂的大船。要分布式地处理这些数据,就不可避免地要面对数据的网络传输、状态的落盘和故障恢复等问题,这就需要对数据进行序列化和反序列化。小木块是容易序列化的;而大船想要序列化之后传输,就需要将它拆解、清晰地知道其中每一个零件的类型。

为了方便地处理数据,Flink 有自己一整套类型系统。Flink 使用“类型信息”(TypeInformation)来统一表示数据类型。TypeInformation 类是 Flink 中所有类型描述符的基类。它涵盖了类型的一些基本属性,并为每个数据类型生成特定的序列化器、反序列化器和比较器。

二、Flink 支持的数据类型

简单来说,对于常见的 Java 和 Scala 数据类型,Flink 都是支持的。Flink 在内部,Flink
对支持不同的类型进行了划分,这些类型可以在 Types 工具类中找到:

Flink 支持所有的 Java 类和 Scala 类。不过如果没有按照上面 POJO 类型的要求来定义,就会被 Flink 当作泛型类来处理。Flink 会把泛型类型当作黑盒,无法获取它们内部的属性;它们也不是由 Flink 本身序列化的,而是由 Kryo 序列化的。

在这些类型中,元组类型和 POJO 类型最为灵活,因为它们支持创建复杂类型。而相比之下,POJO 还支持在键(key)的定义中直接使用字段名,这会让我们的代码可读性大大增加。所以,在项目实践中,往往会将流处理程序中的元素类型定为 Flink 的 POJO 类型。

Flink 对 POJO 类型的要求如下:

三、类型提示(Type Hints)

Flink 还具有一个类型提取系统,可以分析函数的输入和返回类型,自动获取类型信息,从而获得对应的序列化器和反序列化器。但是,由于 Java 中泛型擦除的存在,在某些特殊情况下(比如 Lambda 表达式中),自动提取的信息是不够精细的——只告诉 Flink 当前的元素由“船头、船身、船尾”构成,根本无法重建出“大船”的模样;这时就需要显式地提供类型信息,才能使应用程序正常工作或提高其性能。为了解决这类问题,Java API 提供了专门的“类型提示”(type hints)。

回忆一下之前的 word count 流处理程序,我们在将 String 类型的每个词转换成(word,count)二元组后,就明确地用 returns 指定了返回的类型。因为对于 map 里传入的 Lambda 表达式,系统只能推断出返回的是 Tuple2 类型,而无法得到 Tuple2<String, Long>。只有显式地告诉系统当前的返回类型,才能正确地解析出完整数据。

.map(word -> Tuple2.of(word, 1L))
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));

这是一种比较简单的场景,二元组的两个元素都是基本数据类型。那如果元组中的一个元素又有泛型,该怎么处理呢?

Flink 专门提供了 TypeHint 类,它可以捕获泛型的类型信息,并且一直记录下来,为运行时提供足够的信息。我们同样可以通过.returns()方法,明确地指定转换之后的 DataStream 里元素的类型。

returns(new TypeHint<Tuple2<Integer, SomeType>>(){})

参考:
https://blog.csdn.net/weixin_45417821/article/details/124152670

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