java 汇率使用的数据类型_Flink计算支持的数据类型

Flink处理数据介绍

Flink流应用程序处理是以数据对象表示的事件流。在Flink内部，处理数据对象，通过被序列化和反序列化进行网络传送，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还具有一个类型提取系统，该系统分析函数的输入和返回类型，以自动获取类型信息，从而获得序列化器和反序列化器。

Flink支持Java和Scala中所有常见数据类型，在某些情况下，例如lambda函数或泛型类型，需要显式地声明类型信息，应用程序才能正常工作。

使用最广泛的类型有如下几种：

基础数据类型

Flink支持Java、Scala所有基本数据类型，如Integer、String、Double、Long 等

java编写示例：

        DataStream<Long> stream1 = env.fromElements(1L, 2L, 3L, 4L);SingleOutputStreamOperator<Object> streamMap = stream1.map(new MapFunction<Long, Object>() {@Overridepublic Object map(Long n) throws Exception {return n+1;}});

Java 对象（POJOs）

java编写示例：

        DataStream<Persion> stream2 = env.fromElements(new Persion("王五",25),new Persion("赵六",26));DataStream<Persion> stream2Filter = stream2.filter(new FilterFunction<Persion>() {@Overridepublic boolean filter(Persion persion) throws Exception {if(persion.age>25){return true;}return false;}});

Java和Scala元组（Tuples）

java编写示例：

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream3 =  stream2.flatMap(new FlatMapFunction<Persion, Tuple2<String, Integer>>() {@Overridepublic void flatMap(Persion persion, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {//形成一个元组Tuple2<String, Integer> tp = Tuple2.of(persion.name, persion.age+1);//将组成的Tuple放入到 Collector 集合，并输出collector.collect(tp);}});

Scala 样例类（case classes）

示例：

case class Person(name: String, age: Int)
val persons: DataStream[Person] = env.fromElements(
Person("王五", 25),
Person("赵六", 26) )
persons.filter(p => p.age > 25)

其它数据类型 Arrays, Lists, Maps, Enums等

Flink 也可支持Java 和Scala 语言中的其它数据类型，如Java语言的数据类型：ArrayList，HashMap，Enum等。

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