Flink 的 TypeInformation

在 Flink 中，数据类型的描述信息都是定义在 TypeInformation 中，比较常用的 TypeInformatica 有 BasicTypeInfo、TupleTypeInfo、CaseClassTypeInfo、PojoTypeInfo 等

在这里插入图片描述
Flink 为何要别出心裁，自己搞一套类型系统呢？

原因有二

一是做类型检查，Flink支持比较灵活的基于field的join或group，需要先检查这个field是否可以作为key，或这个field是否可以做join或group，

二是更加利于存储，Flink 对不同类型做了不同的存储性能优化

原生数据类型（BasicTypeInfo）

包括所有的Java基本类型和装箱类型以及void，String，Date，BigDecimal，和BigInteger。

如下代码所示，通过从给定的元素集中创建 DataStream 数据集

// 创建 Int 类型数据集

val intStream:DataStream[Int] = env.fromElements(1,2,3,4,5,6)

// 创建 String 类型的数据集

val stringStream:DataStream[String] = env.fromElements("hello","world"

基本类型数组（BasicArrayTypeInfo）

包括基本类型的数组和 String 对象的数组，如下

// 通过数组创建集合

val dataStream:DataStream[Int] = env.fromCollection(Array(1,2,3,4))


// 通过List集合创建数据集

val dataStream:DataStream[Int] = env.fromCollection(List(1,2,3))

Java Tuples 类型（TupleTypeInfo）

Flink 提供了 Tuples 类供用户使用，目前最大支持25个字段

如下：

val tuple2Stream = env.fromElements(Tuple2("a",1),Tuple2("b",3))

Case Class 类型（CaseClassTypeInfo）

支持任意CaseClass，字段上限是22

// 创建 case class
case class WordCount(word:String,count:Int)

// 使用 case class 创建输入数据集
val input = env.fromElements(WordCount("a",1),WordCount("b",2))

// 使用字段名分区
val keyedStream = input.keyBy("word")
// 使用字段位置分区
val keyedStream2 = input.keyBy(0)

Pojos 类型（PojoTypeInfo）

Pojos 类可以完成复杂数据类型的定义，Flink 通过实现 PojoTypeInfo 来描述任意的 POJOs，包括 Java 和 Scala 类。

但是 Pojos 得遵循以下要求：

类必须是 public 修饰，且必须独立定义，不能是内部类
必须包含默认空构造器
所有的 Fields 必须是 public 或者有 public 修饰的 getter 和 setter 方法
类的字段类型必须是 Flink 支持的

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

// 这里是用scala定义的类，注意要有默认构造器，否则会报错
class Person (var name:String,var age:Int) {
    
    
 def this() {
    
    
   this(null,-1)
 }
}

val personStream = env.fromElements(new Person("Peter",14),new Person("Linda",25))

personStream.keyBy("name").print()

env.execute("job")

在这里插入图片描述