这篇文章将为大家详细讲解有关Flink支持的数据类型有哪些，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
Flink 对可以在 DataSet 或 DataStream 中的元素类型进行了一些限制。这样做的原因是系统会分析类型以确定有效的执行策略。
1.Java Tuple 和 Scala Case类；
2.Java POJO；
3.基本类型；
4.通用类；
5.值；
6.Hadoop Writables;
7.特殊类型
Tuple类型 Tuple 是flink 一个很特殊的类型 （元组类型），是一个抽象类，共26个Tuple子类继承Tuple 他们是 Tuple0一直到Tuple25
package org.apache.flink.api.java.tuple;
import java.io.Serializable;
import org.apache.flink.annotation.Public;
import org.apache.flink.types.NullFieldException;
@Public
public abstract class Tuple implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public static final int MAX_ARITY = 25;
private static final Class<?>[] CLASSES = new Class[]{Tuple0.class, Tuple1.class, Tuple2.class, Tuple3.class, Tuple4.class, Tuple5.class, Tuple6.class, Tuple7.class, Tuple8.class, Tuple9.class, Tuple10.class, Tuple11.class, Tuple12.class, Tuple13.class, Tuple14.class, Tuple15.class, Tuple16.class, Tuple17.class, Tuple18.class, Tuple19.class, Tuple20.class, Tuple21.class, Tuple22.class, Tuple23.class, Tuple24.class, Tuple25.class};
public Tuple() {
}
public abstract <T> T getField(int var1);
public <T> T getFieldNotNull(int pos) {
T field = this.getField(pos);
if (field != null) {
return field;
} else {
throw new NullFieldException(pos);
}
}
public abstract <T> void setField(T var1, int var2);
public abstract int getArity();
public abstract <T extends Tuple> T copy();
public static Class<? extends Tuple> getTupleClass(int arity) {
if (arity >= 0 && arity <= 25) {
return CLASSES[arity];
} else {
throw new IllegalArgumentException("The tuple arity must be in [0, 25].");
}
}
public static Tuple newInstance(int arity) {
switch(arity) {
case 0:
return Tuple0.INSTANCE;
case 1:
return new Tuple1();
case 2:
return new Tuple2();
case 3:
return new Tuple3();
case 4:
return new Tuple4();
case 5:
return new Tuple5();
case 6:
return new Tuple6();
case 7:
return new Tuple7();
case 8:
return new Tuple8();
case 9:
return new Tuple9();
case 10:
return new Tuple10();
case 11:
return new Tuple11();
case 12:
return new Tuple12();
case 13:
return new Tuple13();
case 14:
return new Tuple14();
case 15:
return new Tuple15();
case 16:
return new Tuple16();
case 17:
return new Tuple17();
case 18:
return new Tuple18();
case 19:
return new Tuple19();
case 20:
return new Tuple20();
case 21:
return new Tuple21();
case 22:
return new Tuple22();
case 23:
return new Tuple23();
case 24:
return new Tuple24();
case 25:
return new Tuple25();
default:
throw new IllegalArgumentException("The tuple arity must be in [0, 25].");
}
}
}查看源码我们看到Tuple0一直到Tuple25
我们看flink为我们为我们构造好了0-25个字段的模板类
ackage org.apache.flink.api.java.tuple;
import java.io.ObjectStreamException;
import org.apache.flink.annotation.Public;
@Public
public class Tuple0 extends Tuple {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public static final Tuple0 INSTANCE = new Tuple0();
public Tuple0() {
}
public int getArity() {
return 0;
}
public <T> T getField(int pos) {
throw new IndexOutOfBoundsException(String.valueOf(pos));
}
public <T> void setField(T value, int pos) {
throw new IndexOutOfBoundsException(String.valueOf(pos));
}
public Tuple0 copy() {
return new Tuple0();
}
public String toString() {
return "()";
}
public boolean equals(Object o) {
return this == o || o instanceof Tuple0;
}
public int hashCode() {
return 0;
}
private Object readResolve() throws ObjectStreamException {
return INSTANCE;
}
}方式一：初始化元组
可使用静态方法 newInstance进行元组构造 指定元组空间大小;
ex: 1 则元组只有一个空间，则实际使用的Tuple1 字段只有f0
ex: 12 则元组只有两个空间，则实际使用的Tuple2 字段只有f0,f1
指定 Tuple元组空间大小 （可理解为字段个数）
Tuple tuple = Tuple.newInstance(1);
方式一：构造元组
使用Tuple.newInstance(xx),指定元组空间大小的话，这样存取虽然能够实现，但会存在存储索引位置使用不正确的情况，可能由于失误操作编写出索引越界异常，而且使用不太方便，使用Tuplex.of(数据)方法构造Tuple元组
Tuple3<String, String, String> tuple3 = Tuple3.of("test0", "test1", "test2");
System.out.println(tuple3.f0); // test0
System.out.println(tuple3.f1); // test1
System.out.println(tuple3.f2); // test2Java和Scala的类在满足下列条件时，将会被Flink视作特殊的POJO数据类型专门进行处理：
1.是公共类；
2.无参构造是公共的；
3.所有的属性都是可获得的（声明为公共的，或提供get,set方法）；
4.字段的类型必须是Flink支持的。Flink会用Avro来序列化任意的对象。
Flink会分析POJO类型的结构获知POJO的字段。POJO类型要比一般类型好用。此外，Flink访问POJO要比一般类型更高效。
public class WordWithCount {
public String word;
public int count;
public WordWithCount() {}
public WordWithCount(String word, int count) { this.word = word; this.count = count; }
}
DataStream<WordWithCount> wordCounts = env.fromElements(
new WordWithCount("hello", 1),
new WordWithCount("world", 2));
wordCounts.keyBy("word");Flink支持Java和Scala所有的基本数据类型，比如 Integer，String,和Double。
Flink支持大多数的Java,Scala类（API和自定义）。包含不能序列化字段的类在增加一些限制后也可支持。遵循Java Bean规范的类一般都可以使用。
所有不能视为POJO的类Flink都会当做一般类处理。这些数据类型被视作黑箱，其内容是不可见的。通用类使用Kryo进行序列/反序列化。
通过实现org.apache.flinktypes.Value接口的read和write方法提供自定义代码来进行序列化/反序列化，而不是使用通用的序列化框架。
Flink预定义的值类型与原生数据类型是一一对应的(例如:ByteValue, ShortValue, IntValue, LongValue, FloatValue, DoubleValue, StringValue, CharValue, BooleanValue)。这些值类型作为原生数据类型的可变变体，他们的值是可以改变的，允许程序重用对象从而缓解GC的压力。
它实现org.apache.hadoop.Writable接口的类型，该类型的序列化逻辑在write()和readFields()方法中实现。
Flink比较特殊的类型有以下两种：
1.Scala的 Either、Option和Try。
2.Java ApI有自己的Either实现。
Java Api 与 Scala 的 类似Either，它表示两种可能类型的值，Left或Right。Either对于错误处理或需要输出两种不同类型的记录的运算符很有用。
类型擦除和类型推理
Java编译器在编译之后会丢弃很多泛型类型信息。这在Java中称为类型擦除。这意味着在运行时，对象的实例不再知道其泛型类型。
例如，在JVM中，DataStream<String>和DataStream<Long>的实例看起来是相同的。
List<String> l1 = new ArrayList<String>(); List<Integer> l2 = new ArrayList<Integer>(); System.out.println(l1.getClass() == l2.getClass());
泛型：一种较为准确的说法就是为了参数化类型，或者说可以将类型当作参数传递给一个类或者是方法。Flink 的Java API会试图去重建（可以做类型推理）这些被丢弃的类型信息，并将它们明确地存储在数据集以及操作中。你可以通过DataStream.getType()方法来获取类型，这个方法将返回一个TypeInformation的实例，这个实例是Flink内部表示类型的方式。
关于Flink支持的数据类型有哪些就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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