写Bug的张小天关注
0.0682017.08.09 17:36:47字数 1,645阅读 10,615
Apache Flink 以一种特有的方式来处理数据类型和序列化，包括自有的类型描述器、泛型抽取和类型序列化框架，本文将描述其背后的概念和原理。
Flink的类型处理
Flink试图去推断出在分布式计算过程中交换和存储的数据的类型信息，像数据库推断表模式一样。在大多数情况下，Flink可以自己无缝地推测出所有必要的信息。拥有类型信息Flink就可以完成如下的事情了：
１、使用POJO类型，通过引用它们的字段名称对数据进行分组、连接和聚合操作，如dataSet.keyBy("username")。类型信息允许Flink可以提前对类型进行检测(如拼写错误和类型兼容性)，而不是等到运行时再出错。
２、Flink了解的数据类型信息越多，序列化和数据类型布局模式就更好，这在Flink的内存使用范例中是非常有用的。
３、最后，它还让用户在大多数情况下不再担心序列化框架和必须注册类型
通常，数据类型的信息都是在预处理阶段需要，即在程序对DataStream和DataSet的调用之前，及执行execute()、print()、count()和collect()的任何调用之前。
常见问题
用户与Flink的数据类型处理交互最常见的问题是：
1、注册子类型：如果函数仅描述了超类型,但是执行过程中实际上使用的是这些超类的子类型，这样的话，Flink要识别这些子类型，可能会导致一定的性能下降。对此，可以在StreamExecutionEnvironment 或者 ExecutionEnvironment中调用 .registerType(clazz) 注册子类来解决。
2、注册自定义序列化：对于不适用于自己的序列化框架的数据类型，Flink会使用Kryo来进行序列化，并不是所有的类型都与Kryo无缝连接。如，许多Google Guava集合类型，解决方案是为出问题的数据类型注册额外的序列化类，在StreamExecutionEnvironment 或者 ExecutionEnvironment 中调用.getConfig().addDefaultKryoSerializer(clazz, serializer)来实现，额外的Kryo序列化器在许多第三方库中都存在的，可以参考(自定义序列化器)[https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/dev/custom_serializers.html]来了解更多如何创建自定义序列化器的信息。
3、添加类型提示：有时，当Flink用尽各种手段都无法推测出泛型信息时，用户需要传入一个类型提示，这个只适用于JAVA API，类型提示部分描述了许多类型提示的信息。
4、手动创建一个TypeInformation：对于某些API调用来说，这可能是必须的，因为Flink无法通过Java的通用类型擦除来推断数据类型。查看创建一个TypeInformation 或者 TypeSerializer来获取更多信息。
Flink的TypeInformation类
TypeInformation类是所有类型描述类的基类，它揭示了数据类型的一些基础属性，并产生序列化器在默写特殊情况下生成类型比较器(注意，Flink中的比较器不仅仅定义一个顺序，他们还是处理key的辅助工具utility)。
本质上，Flink通过类型来做出以下区分：
基础类型：所有的Java原生类型及它们的封装类型，包括void，String，Date，BigDecimal和BigInteger。
原生数组和Object数组
组合类型：
Flink Java Tuples(Flink Java API的一部分)：最多25个字段，空字段不支持
Scala Case classes(包括Scala tuples):最多25个字段，空字段不支持
Row:具有任意数量字段的元组，并支持空字段
POJO:遵循某种Bean模式的类
辅助类型：如:Option,Either,List,Maps,...
泛型类型：这些不会被Flink自带的序列化器进行序列化，但是可以通过Kryo来进行
POJO非常有意思，因为它们支持创建复杂数据类型并通过字段名称来定义key：dataSet.join(another).where("name").equalTo("personName")，它们在运行时是透明的，并被Flink高效地处理。
POJO类型的规则
如果一个数据类型满足如下条件的话，就被认为是一个POJO类型：
１、class是public的或者是独立的(不是非static内部类)
２、class有无参构造函数
３、所有class中的非静态的、非局部字段要么是public类型，要么有public类型的getter和setter方法
创建一个TypeInformation或者TypeSerializer
为一个数据类型创建一个TypeInformation，需要根据不同的语言来进行：
Java
因为Java通常会擦除类型信息，所以你需要将数据类型传递给TypeInformation构造函数：
对于非泛型数据类型，你可以传递Class：TypeInformation<String> info = TypeInformation.of(String.class);
对于泛型数据类型，你需要通过TypeHint来捕获数据累心：TypeInformation<Tuple2<String,String>> info = TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<String,String>>(){});
在内部，这个创建了TypeHint的匿名子类，来捕获类型的泛型信息并保持知道运行时。
Scala
在Scala中，Flink使用编译时的宏，并在其任然可用时捕获所有通用类型信息
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
val stringInfo: TypeInformation[String] = createTypeInformation[String]
val tupleInfo: TypeInformation[(String, Double)] = createTypeInformation[(String, Double)]
你也可以在Java中以回调函数的形式来使用同样的方法。
创建一个TypeSerializer，仅需要在TypeInformation类中调用typeInfo.createSerializer(config)即可。
config参数是ExecutionConfig类型的，并保持了程序注册的自定义serializer的信息，你可以通过DataStream或者DataSet的getExecutionCondif()方法来获取ExecutionConfig。在函数内部(如:MapFunction)，你可以创建一个RichFunction并调用getRuntimeContext().getExecutionConfig()来获取它。
创建一个TypeSerializer，仅需要在TypeInformation类中调用typeInfo.createSerializer(config)即可。
config参数是ExecutionConfig类型的，并保持了程序注册的自定义serializer的信息，你可以通过DataStream或者DataSet的getExecutionCondif()方法来获取ExecutionConfig。在函数内部(如:MapFunction)，你可以创建一个RichFunction并调用getRuntimeContext().getExecutionConfig()来获取它。
