flink实战--flink数据类型和序列化

最新推荐文章于 2025-06-03 10:54:34 发布
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分类专栏： Flink学习必读系列 文章标签： flink数据类型 flink序列化 flink flink Row的使用
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aA518189/article/details/85275591
本文详细介绍了Flink的数据类型，包括TypeInformation基类、Flink的TypeExtractor、TypeSerializer、Kryo序列化以及POJO类型的规则。讨论了Flink如何处理不同类型，如基础类型、组合类型、POJO和Row，并提到了类型提取的限制，如Lambda函数的类型信息获取。还阐述了自定义TypeInfo和TypeSerializer的实现方法，以及如何避免类型机制中的陷阱和缺陷。此外，文章中还给出了Row类型的具体使用示例和常见问题解答。

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Flink的类型处理

开始使用 Flink 编写处理逻辑时，总是容易被flink的不同数据类型所混淆：

为什么 Flink 有那么多的类型声明方式？

BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO、Types.STRING 、Types.STRING() 有何区别？

TypeInfoFactory 又是什么？

TypeInformation.of 和 TypeHint 是如何使用的呢？

flink数据类型介绍

flink所有数据类型如下分支图所示

flink数据类型原码位于:flink.core 里面的 org.a

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flink实战--性能优化
阿华田的博客
11-18 1460
优化点一：序列化 对于分布式计算来讲，数据的传输效率非常重要。好的序列化框架可以通过较低的序列化时间和较低的内存占用大大提高计算效率和作业稳定性。在数据序列化上，Flink 和 Spark 采用了不同的方式；Spark 对于所有数据默认采用 Java 原生序列化方式，用户也可以配置使用 Kryo；而 Flink 则是自己实现了一套高效率的序列化方法。 序列化方式 ............
flink实战--flink原理解析
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Flink出现的背景 我们知道目前流处理的主要流行的计算引擎有，Storm，SparkStreaming。但是这个两个计算引擎都有自己的局限性。Storm实现了低延迟，但是目前还没有实现高吞吐，也不能在故障发生的时候准确的处理计算状态（将数据从一个事件保存到另一个事件的，这些保留下来的是数据较计算状态），同时也不能实现exactly-once。SparkStreaming通过微批处理方法............
1.Flink数据类型
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flink数据类型
Flink支持的数据类型
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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；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。
Flink 数据类型
Claroja
12-12 340
Flink使用类型信息的概念来表示数据类型，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。但是，在某些情况下，例如lambda函数或泛型类型，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。 1.Java基础类型 Int, Double, Long, String, … 2.Java元组（Tuples） 3.Java简单对象（POJOs） public class Person { public String name; public int age; public Person(
Flink 流处理 API_支持的数据类型
Faded1573606285的博客
11-24 370
Flink 流应用程序处理的是以数据对象表示的事件流。所以在 Flink 内部，我们需要能够处理这些对象。它们需要被序列化和反序列化，以便通过网络传送它们；或者从状态后端、检查点和保存点读取它们。为了有效地做到这一点，Flink 需要明确知道应用程序所处理的数据类型。Flink 使用类型信息的概念来表示数据类型，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。 Flink 还具有一个类...
Flink 数据类型和序列化
maben996
02-12 1072
文章目录1. Flink 的序列化框架1.1 Flink 的数据类型1.2 TypeInfomation1.3 Flink 的序列化过程2. 序列化的最佳实践2.1 常见的使用场景2.2 实践 - 类型声明2.3 实践 - 注册子类类型2.4 实践 - Kryo 序列化3. Flink 通讯层的序列化 1. Flink 的序列化框架 1.1 Flink 的数据类型 Flink 支持任意的 Ja...
Flink之数据类型详解
lixinkuan的博客
06-21 7013
一、数据类型支持 Flink支持非常完善的数据类型，数据类型的描述信息都是由TypeInformation定义，比较常用的TypeInformation有BasicTypeInfo、TupleTypeInfo、CaseClassTypeInfo、PojoTypeInfo类等。TypeInformation主要作用是为了在Flink系统内有效地对数据结构类型进行管理，能够在分布式计算过程中对数据的类型进行管理和推断。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。 Flink
flink-1.16.2下载安装包，flink-1.16.2-bin-scala-2.12.zip
02-29
- **性能优化**：此版本可能包含性能提升，如更快的序列化、内存管理和并行度调整。 - **状态管理**：改进了对大型状态的处理和备份，确保数据一致性。 - **容错机制**：Flink的Exactly-once语义在1.16.2中可能...
flink-1.13.6-bin-scala_2.12.tgz资源下载
05-30
9. **优化和性能**：Flink 1.13.6 版本可能包含了一些性能优化，如更高效的 shuffle 机制、更快的序列化和反序列化等，以提升整体处理速度。 10. **社区和生态**：Apache Flink 拥有活跃的社区，提供丰富的文档、...
一、Flink数据类型
大JAVA解决方案
12-09 659
- 1.原生数据类型 * Flink通过实现BasicTypeInfo数据类型，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 DataSource<Integer> inputStream= environment.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6); DataSource&...
【Android IPC】序列化
dev晴天的博客
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Flink-数据类型以及序列化
tiger_ziren的博客
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flink中的row类型详解
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01-10 3075
在Apache Flink中，`Row` 是一个通用的数据结构，用于表示一行数据。`Row` 可以看作是一个类似于元组的结构，其中包含按顺序排列的字段。在这个例子中，我们首先定义了一个 `RowTypeInfo`，描述了 `Row` 中两个字段的数据类型。然后，我们创建一个 `Row` 对象，设置了两个字段的值，并最后访问了这些字段的值。`Row` 的字段可以是各种基本数据类型，例如整数、字符串、布尔值等，也可以是复杂的结构，例如嵌套的 Row 或数组。
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10-10 2389
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