目录

数据类型管理

TypeInformation

数据类型：

类型推断

主动声明类型

数据类型管理

Flink框架内部是自主进行内存管理的，其实现大量使用堆外内存，对开发者隐藏无论类型与逻辑类型的转换细节，Flink自己实现了一套TypeInformation，用于推断与转换数据类型，实现serializers以及comparators。

但在某些情况下却无法直接做到，例如定义函数时如果使用到了泛型，JVM就会出现类型擦除的问题，使得Flink并不能很容易地获取到数据集中的数据类型信息。同时在Scala API和Java API中，Flink分别使用了不同的方式重构了数据类型信息。

同时基于对数据的类型信息管理，Flink内部对数据存储也进行了相应的性能优化。

TypeInformation

TypeInformation是为DataStream API设计的，用于描述对象的类型信息，运行时则根据不同的类型进行序列化与反序列化。

Flink能够支持任意的Java或Scala的数据类型，能够在数据处理之前将数据类型推断出来，而不是真正在触发计算后才识别出，这样能够及时有效地避免用户在使用Flink编写应用的过程中的数据类型问题。

下面将针对DataStream的类型系统做分析说明：

数据类型：

物理类型是真实存在的类型，开发者使用的是物理类型。

逻辑类型是物理类型的描述，Flink运行时会根据逻辑类型进行数据的序列化和反序列化。

BasicTypeInfo：能够支持任意Java 原生基本类型（装箱）或 String 类型，例如Integer、String、Double等

BasicArrayTypeInfo：对应的是Java基本类型数组（装箱）或 String对象的数组

TupleTypeInfo：Flink在Java接口中定义了元祖类（Tuple）供用户使用。Flink Tuples是固定长度固定类型的Java Tuple实现，不支持空值存储。目前支持任意的Flink Java Tuple类型字段数量上限为25，如果字段数量超过上限，可以通过继承Tuple类的方式进行拓展。

PojoTypeInfo：用以描述任意的POJOs，包括Java 和Scala类。在Flink中使用POJOs类可以通过字段名称获取字段，例如dataStream.join(otherStream).where("name").equalTo("personName")，对于用户做数据处理则非常透明和简单。如果在Flink中使用POJOs数据类型，需要遵循以下要求：

• POJOs 类必须是Public修饰且必须独立定义，不能是内部类；
• POJOs类中必须含有默认空构造器；
• POJOs类中所有的Fields必须是Public或者具有Public修饰的getter和setter方法；
• POJOs类中的字段类型必须是Flink支持的。

类型推断

目的就是在物理类型与逻辑类型间做封装与解析，下文以Java做简述。

在使用DataStream接口的时候，会触发类型的提取。

自动推断类型的核心是TypeExtractor，它是用于对类进行反射分析的工具类，用于确定转换函数实现的返回类型。

自动类型提取是一项复杂的业务，它依赖于很多变量，比如泛型，编译器、接口等。

Java对泛型擦除的机制，会导致Flink在处理Lambda表达式的类型提取会出现异常，进而导致无法推断，因此无论何时使用此类的方法，都需要确保提供传递自定义键入信息作为兜底。如下代码段：

TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<Integer,String>>(){})

Lambda类型提取的说明：Flink类型的提取是依赖继承机制，但Lambda函数的特殊性在于其类型提取是匿名的（javac编译器不会留下类型信息在字节码中），所以获取不到该信息；所以Flink借鉴了GSON的TypeToken机制，使用TypeHint来保留类型信息。

主动声明类型

我们一般情况下，可以通过TypeInformation.of()方法来显式创建一个类型信息的对象，如下：

PojoTypeInfo<Person> typeInfo = (PojoTypeInfo<Person>) TypeInformation.of(Person.class);

最后

以上就是幸福紫菜为你收集整理的Flink框架源码——数据类型数据类型管理TypeInformation的全部内容，希望文章能够帮你解决Flink框架源码——数据类型数据类型管理TypeInformation所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。