当通过网络传输或者读写状态后端、检查点以及保存点时，需要对它们进行序列化和反序列化。为了能够更高效的做到这一点，Flink 需要详细了解应用程序处理的数据类型。...Flink 使用类型信息的概念来表示数据类型，并为每种数据类型生成特定的序列化器、反序列化器以及比较器。...提供了 Java 元组的高效实现，最多包含 25 个字段，每个字段长度都对应一个单独的实现，即 Tuple0 到 Tuple25。...可以自动生成对应的序列化器，能非常高效地对数据集进行序列化和反序列化，比如，BasicTypeInfo、WritableTypeIno 等，但针对 GenericTypeInfo 类型，Flink 会使用...此外，在某些情况下，Flink 选择的 TypeInformation 可能无法生成最有效的序列化器和反序列化器。因此，你可能需要为你使用的数据类型显式地提供 TypeInformation。
你也不能简单地检查里面的元素。 最初通过在Flink程序中添加一个源来创建一个集合，并且通过使用API方法（如map，filter等）来转换它们，从这些集合中导出新集合。...Field Expressions使得非常容易选择（嵌套）复合类型（如Tuple和POJO类型）中的字段。在下面的例子中，我们有一个WC POJO，它有两个字段“word”和“count”。...对于一个名为foo的字段，getter和setter方法必须命名为getFoo()和setFoo()。 4),Flink必须支持字段的类型。目前，Flink使用Avro序列化任意对象（如Date）。...4，General Class Types Flink支持大多数Java和Scala类(API和自定义)。限制使用于包含无法序列化的字段的类，如文件指针，I / O流或其他本机资源。...没有标识为POJO类型的所有类（参见上面的POJO要求）由Flink作为一般类类型处理。Flink将这些数据类型视为黑框，并且无法访问其内容（即用于高效排序）。
也不能简单地检查里面的元素。 最初通过在Flink程序中添加源来创建集合，并通过使用诸如map，filter等API方法对它们进行转换来从这些集合中派生新集合。...字段表达式可以非常轻松地选择（嵌套）复合类型中的字段，例如Tuple和POJO类型。 我们有一个WC POJO，其中包含两个字段“word”和“count”。...Flink必须支持字段的类型。 目前，Flink使用Avro序列化任意对象（例如Date）。 Flink分析POJO类型的结构，即它了解POJO的字段。 因此，POJO类型比一般类型更容易使用。...7.4 General Class Types Flink支持大多数Java和Scala类（API和自定义）。 限制适用于包含无法序列化的字段的类，如文件指针，I / O流或其他本机资源。...遵循Java Beans约定的类通常可以很好地工作。 所有未标识为POJO类型的类都由Flink作为常规类类型处理。 Flink将这些数据类型视为黑盒子，并且无法访问其内容（即，用于有效排序）。
但是Flink依然选择了重新开发了自己的序列化框架，因为序列化和反序列化将关乎整个流处理框架个方便的性能，对数据类型了解越多，可以更早地完成数据类型检查，节省数据存储空间。...所有子字段也必须是Flink支持的数据类型。 下面三个例子中，只有第一个是POJO，其他两个都不是POJO，非POJO类将使用Kryo序列化工具。...访问元组中的元素时，要使用Tuple类准备好的公共字段：f0、f1...或者使用getField(int pos)方法，并注意进行类型转换。注意，这里是从0开始计数。...TypeInformation 以上如此多的类型，在Flink中，统一使用TypeInformation类表示。...，Flink会推测T和R的数据类型，并使用对应的序列化器进行序列化。
也不能简单地检查里面的元素。 最初通过在Flink程序中添加源来创建集合，并通过使用诸如map，filter等API方法对它们进行转换来从这些集合中派生新集合。...字段表达式可以非常轻松地选择（嵌套）复合类型中的字段，例如Tuple和POJO类型。 我们有一个WC POJO，其中包含两个字段“word”和“count”。...可以在POJO和Tuples中选择嵌套字段 例如，“user.zip”指的是POJO的“zip”字段，其存储在POJO类型的“user”字段中。...Flink必须支持字段的类型。 目前，Flink使用Avro序列化任意对象（例如Date）。 Flink分析POJO类型的结构，即它了解POJO的字段。 因此，POJO类型比一般类型更容易使用。...7.4 General Class Types Flink支持大多数Java和Scala类（API和自定义）。 限制适用于包含无法序列化的字段的类，如文件指针，I / O流或其他本机资源。
Flink 中的算法（如 sort/shuffle/join）会向这个内存池申请 MemorySegment，将序列化后的数据存于其中，使用完后释放回内存池。...高效的二进制操作 & 缓存友好的计算。二进制数据以定义好的格式存储，可以高效地比较与操作。另外，该二进制形式可以把相关的值，以及hash值，键值和指针等相邻地放进内存中。...前六种数据类型基本上可以满足绝大部分的 Flink 程序，针对前六种类型数据集，Flink 皆可以自动生成对应的TypeSerializer，能非常高效地对数据集进行序列化和反序列化。...其中 int 占4字节，double 占8字节，POJO 多个一个字节的 header，PojoSerializer 只负责将 header序列化进去，并委托每个字段对应的 serializer 对字段进行序列化...在上面讨论中我们谈到的，Flink 通过定制的序列化框架将算法中需要操作的数据（如 sort 中的 key）连续存储，而完整数据存储在其他地方。
Flink 中的算法（如 sort/shuffle/join）会向这个内存池申请 MemorySegment，将序列化后的数据存于其中，使用完后释放回内存池。...高效的二进制操作 & 缓存友好的计算。二进制数据以定义好的格式存储，可以高效地比较与操作。另外，该二进制形式可以把相关的值，以及hash值，键值和指针等相邻地放进内存中。...前六种数据类型基本上可以满足绝大部分的Flink程序，针对前六种类型数据集，Flink皆可以自动生成对应的TypeSerializer，能非常高效地对数据集进行序列化和反序列化。...其中 int 占4字节，double 占8字节，POJO多个一个字节的header，PojoSerializer只负责将header序列化进去，并委托每个字段对应的serializer对字段进行序列化。...在上面讨论中我们谈到的，Flink 通过定制的序列化框架将算法中需要操作的数据（如sort中的key）连续存储，而完整数据存储在其他地方。
1、概览 在本教程中，我们将学习什么是数据传输对象（DTO）、值对象（VO）、普通的 Java 对象（POJO）和 JavaBeans。我们将了解它们之间的区别，并理解应该使用哪种类型以及何时使用。...JavaBeans 与 POJO 类似，但有一些严格的规则需要遵循。 规则规定它应该是可序列化的，具有空构造函数，并允许使用遵循 getX() 和 setX() 约定的方法访问变量。 3.2....通过在单个调用中包含多个参数或值，我们减少了远程操作中的网络开销。 该模式的另一个优点是序列化逻辑的封装。它允许程序以特定格式存储和传输数据。 DTO 没有任何显式行为。...如何使用 DTO？ DTO 具有没有任何业务逻辑的扁平结构。它们使用与 POJO 相同的格式。DTO 只包含与序列化或解析相关的存储、访问器和方法。...一般用于表示领域模型中的数据实体，如职工、部门、订单等等。
JVM： JAVA本身提供了垃圾回收机制来实现内存管理 现今的GC（如Java和.NET）使用分代收集（generation collection），依照对象存活时间的长短使用不同的垃圾收集算法，以达到最好的收集性能...也是 Flink 中最小的内存分配单元，并且提供了非常高效的读写方法。...Flink 中的算法（如 sort/shuffle/join）会向这个内存池申请 MemorySegment，将序列化后的数据存于其中，使用完后释放回内存池。...序列化以后的数据希望占用比较小的空间，而且数据能够被正确地反序列化出来。为了能正确反序列化，序列化时仅存储二进制数据本身肯定不够，需要增加一些辅助的描述信息。...针对前六种类型数据集，Flink皆可以自动生成对应的TypeSerializer，能非常高效地对数据集进行序列化和反序列化。对于最后一种数据类型，Flink会使用Kryo进行序列化和反序列化。
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...如图所示是一个内嵌 POJO 的 Tuple3 类型的序列化形式，可以看出这种序列化方式非常地“紧凑”，大大地节省了内存并提高了效率。...另外，用户为了保证数据能使用Flink自带的序列化器，有时候不得不自己再重写一个 POJO 类，把外部系统中数据的值再“映射”到这个 POJO 类中；而根据开发人员对 POJO 的理解不同，写出来的效果可能不一样...，比如之前有个用户很肯定地说自己是按照 POJO 的规范来定义的类，我查看后发现原来他不小心多加了个 logger，这从侧面说明还是有一定的用户使用门槛的。...中 Kryo 序列化器的相关逻辑，实现了对 Thrfit 类默认使用 Thrift 自己序列化器的优化，在大大提高了数据序列化效率的同时，也降低了业务的使用门槛。
无限流发生在可能首先用历史数据初始化的实时处理场景中。 为了高效执行，这两个 API 都以优化的批处理执行模式提供处理有界流。...由于它们的内联/匿名性质，无法将它们注册到永久目录中。 下面的代码展示了如何在不同的场景下使用 createTemporaryView。...toChangelogStream使用示例 下面的代码展示了如何在不同的场景下使用 toChangelogStream。...PojoTypeInfo 字段的顺序由以所有字段作为参数的构造函数确定。 如果在转换过程中未找到，则字段顺序将按字母顺序排列。...DataType转为TypeInformation 表运行时将确保正确地将输出记录序列化到 DataStream API 的第一个运算符。
等大数据组件都支持sql的查询，使用sql可以让一些不懂这些组件原理的人，轻松的来操作，大大的降低了使用的门槛，今天我们先来简单的讲讲在flink的流处理中如何使用sql....使用Tuple //使用flink的二元组，这个时候需要自定义字段名称 Tuple2 tuple2 = Tuple2.of("jack", 10); //构造一个...使用Row flink中提供的元组Tuple是有限制的，最多到Tuple25，所以如果我们有更多的字段，可以选择使用flink中的Row对象....类是要符合flink的序列化规则，是有一定要求的，具体的可以参考【1】： 该类是public类型并且没有非静态内部类 该类拥有公有的无参构造器 类（以及所有超类）中的所有非静态、非 transient...java pojo类型的DataStream，就不用声明字段名称了，flink会自动解析pojo类中的字段名称和类型来作为table的字段和类型。
一、背景 在Java开发中，涉及Json序列化及反序列化的情况有很多，最常见的就是SpringBoot/SpringCloud项目中HTTP/Rest接口的传参。...先上结论: Jackson默认使用jackson-datatype-jsr310的JavaTimeModule进行序列化和反序列化配置。...LocalDateTimeSerializer的serialize实现序列化，默认使用[yyyy, MM, dd, HH, mm, ss]格式。...return _deserializeOther(p, ctxt, p.getCurrentToken()); } BeanDeserializer.vanillaDeserialize 获取序列化字段信息和反序列化器...p.getCurrentName(); do { p.nextToken(); // TODO: 获取BeanProperty，里面包含要反序列化的字段信息以及
Flink中的广播变量，使用广播变量需要注意什么事项？...这个技术可以高效使用网络资源，并达到高吞吐。类似于网络或磁盘 I/O 协议中使用的缓冲技术。...Flink中的算法（如 sort/shuffle/join）会向这个内存池申请MemorySegment，将序列化后的数据存于其中，使用完后释放回内存池。默认情况下，池子占了堆内存的70% 的大小。...针对前六种类型数据集，Flink皆可以自动生成对应的TypeSerializer，能非常高效地对数据集进行序列化和反序列化。对于最后一种数据类型，Flink会使用Kryo进行序列化和反序列化。...Flink是如何优化的？什么情况下Operator才会chain在一起？ 为了更高效地分布式执行，Flink会尽可能地将operator的subtask链接（chain）在一起形成task。
序列化日期字段的时区问题 在将日期转为字符串时会使用@JsonFormat注解，默认使用零时区，因此在使用时要注意时区问题。...序列化时重命名字段 可以使用@JsonProperty来重命名字段，@JsonProperty能够在序列化和反序列化时给字段映射到指定的名字： 1 2 @JsonProperty("updatedBy"...") private String updateUserName; 如上，在反序列化时，json中的updatedBy或者updateUserName都可以映射到pojo的updateUserName...序列化忽略指定的字段 按照字段进行忽略 可以使用@JsonIgnore或者@JsonIgnoreProperties来忽略字段，@JsonIgnoreProperties比前者多了一个使用方式，那就是加在类上...使用@JsonIgnore 直接在其中一方的字段上加上@JsonIgnore，这样在序列化时该字段就会被忽略，自然也就不会互相引用无限递归了。
1.介绍 在这个简短的教程中，我们将研究“普通Java对象”（Plain Old Java Object）的定义，简称POJO。...当我们谈论POJO时，我们所描述的是一个简单的类型，没有任何特定框架的引用。POJO对我们的属性和方法没有命名约定。 让我们创建一个基本的员工POJO。...这种缺乏惯例的做法造成了两个问题： 1）如何使用它需要理解一下。 2）它可能会限制框架对其支持约定而不是配置、理解如何使用类以及增强其功能的能力。...方法名–getter和setter遵循getX和setX约定（对于布尔值，isX可以用于getter） 默认构造函数–必须存在无参数构造函数，以便在不提供参数的情况下创建实例，例如在反序列化期间 Serializable...setter，其中大部分可能是不必要的零参数构造函数——我们经常需要构造函数中的参数来确保对象以有效状态实例化，但是JavaBean标准要求我们提供零参数构造函数。
在快速概述和安装说明之后，我将向您展示如何使用JSON-B来序列化和反序列化Java对象，数组和集合; 如何使用JSON-B自定义序列化和反序列化; 以及如何在序列化或反序列化期间使用JSON-B适配器将源对象转换为目标对象...toJson()不会使用非publicgetter方法序列化字段。 fromJson()不会使用非publicsetter方法反序列化字段。...例如，您可以使用JsonbDateFormat提供自定义日期格式并更改JsonbProperty字段的名称。清单4的Employee类中说明了这两种注释类型。 清单4....在JSON-B中使用适配器 最后，JSON-B支持适配器，它是在序列化或反序列化期间将源对象转换为目标对象的对象。例如，您可以使用适配器来加密JSON文档中对象的字段名称和值。...在这篇文章中，我介绍了JSON-B并向您展示了如何使用它来序列化和反序列化Java对象，数组和集合。
首先需要一个ObjectMapper对象，序列化和反序列化都需要它。...等Java集合组织JSON数据，在需要的时候可以使用readTree方法直接读取JSON中的某个属性值。...// 美化输出 mapper.enable(SerializationFeature.INDENT_OUTPUT); // 允许序列化空的POJO类 // （否则会抛出异常） mapper.disable...mapper.findAndRegisterModules(); 我们新建一个带有LocalDate字段的Java类。...Jackson建议我们在处理XML的时候使用woodstox-core包，它是一个XML的实现，比JDK自带XML实现更加高效，也更加安全。
，基于Flink的pojo类型的定义，创建一个pojo类 public class WaterSensor { public String id; public Long ts;...1、按键分区（keyBy） 对于Flink而言，DataStream是没有直接进行聚合的API的。因为我们对海量数据做聚合肯定要进行分区并行处理，这样才能提高效率。...对于元组类型的数据，可以使用这两种方式来指定字段。需要注意的是，元组中字段的名称，是以f0、f1、f2、…来命名的。...在上面的例子中，使用 .print() 方法将结果输出到控 制台。 6、故障恢复： Flink 提供了强大的故障恢复机制。...7、性能优化： Flink 还提供了一些优化手段来提高归约操作的性能，如状态后端（state backend）的选择、检查点的配置等。
如果要使用嵌套中Tuple2的某个字段，则必须使用下面介绍的字段表达式指定keys。 2....字段表达式可以非常容易地选择(嵌套)复合类型(如Tuple和POJO类型)中的字段。 在下面的例子中，我们有一个WC POJO，它有两个字段word和count。...例如，f0和5分别指向Java元组类型的第一和第六字段。 (3) 你可以在POJO和元组中选择嵌套字段。例如，user.zip是指POJO类型user字段中的zip字段。...支持POJO和Tuples的任意嵌套和组合，如f1.user.zip或user.f3.1.zip。 (4) 你可以使用*通配符表达式选择所有类型。这也适用于不是元组或POJO类型的类型。...complex：递归地选择复合字段POJO类型ComplexNestedClass的所有字段。 complex.word.f2：选择嵌套字段Tuple3的最后一个字段。
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