深圳网站建设是什么seo的基本步骤
Flink的使用过程中，我们的数据都是定义好的 UserBehavior 类型，那还有没有其他更灵活的类型可以用呢？Flink 支持的数据类型到底有哪些？
1. Flink 的类型系统
Flink 作为一个分布式处理框架，处理的是以数据对象作为元素的流。Flink 使用类型信息 (TypeInformation) 来统一表示数据类型，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。对于复杂的数据类型，Flink 可能不支持，因此需要使用类型推断机制。此外，Flink 还支持自定义类型信息，以便更好地处理不同类型的数据。
2. Flink 支持的数据类型
常见的 Java 和 Scala 数据类型，Flink 都是支持的。Flink 在内部对不同的类型支持进行了划分，这些类型可以在 Types 工具类中找到：
- 基本类型： 所有 Java 基本类型及其包装类，再加上 Void、String、Date、BigDecimal 和 BigInteger。
- 数组类型：基本类型数组（PRIMITIVE_ARRAY）和对象数组(OBJECT_ARRAY)
- 复合数据类型：
- Java 元组类型（TUPLE）：这是 Flink 内置的元组类型，是 Java API 的一部分。最多25 个字段，也就是从 Tuple0~Tuple25，不支持空字段，
- Scala 样例类及 Scala 元组：不支持空字段
- 行类型（ROW）：可以认为是具有任意个字段的元组,并支持空字段
- POJO：Flink 自定义的类似于 Java bean 模式的类
- 辅助类型：Option、Either、List、Map等
- 泛型类型（GENERIC）：
Flink 对 POJO 类型的要求如下：
- 类是公共的（public）和独立的（standalone，也就是说没有非静态的内部类）；
- 类有一个公共的无参构造方法；
- 类中的所有字段是 public 且非 final 的；或者有一个公共的 getter 和 setter 方法，这些
方法需要符合 Java bean 的命名规范。
3. 类型提示（Type Hints）
Flink提供了显示注册类型信息的方式，通过.returns()实现。
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L))
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
如果是复杂类型信息可以这样使用：
returns(new TypeHint<Tuple2<Integer, SomeType>>(){})