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TOC 一、基础概念 1、protobuf 简介 Protobuf是谷歌开源的一种平台无关、语言无关、可扩展且轻便高效的序列化数据结构的协议，可以用于网络通信和数据存储。...优缺点 [image.png] 安装protobuf http://google.github.io/proto-lens/installing-protoc.html 考虑到和flink的兼容性，建议使用...[image.png] idea也包含一个protobuf的插件，方便我们开发使用。...protobuf序列化后的数据，进行一些自定义的实时计算。..., ProtobufSerializer.class); 注册完才能在Flink的DataFlow里面识别。
辅助类型 (集合类、Option、Either 等) 泛型：不会被 Flink 自带的序列化器序列化，而被是 Kryo 二、Flink 是如何处理 Data Type 的 首先Flink会根据自身的序列化器进行序列化...可能碰到的问题，如下： Registering subtypes 如果方法签名是父类，而返回或者使用的是子类，也就是所谓的协变返回类型关于协变返回类型。...让 Flink 知道所有的子类可以在一定的程度上提高性能。...自己序列化不了的会给 Kryo，但是 Kryo 也不能很好的处理掉所有的类型，这个时候就要自定义序列化器了。...的使用 .returns(Types.TUPLE(Types.INT,Types.INT)) .returns(Types.STRING) .returns(TypeInformation.of(String.class
使用 Flink 编写处理逻辑时，新手总是容易被林林总总的概念所混淆： 为什么 Flink 有那么多的类型声明方式？...TypeInformation.of 和 TypeHint 是如何使用的呢？ 接下来本文将逐步解密 Flink 的类型和序列化机制。 Flink 的类型分类 ?...Kryo 序列化 对于 Flink 无法序列化的类型（例如用户自定义类型，没有 registerType，也没有自定义 TypeInfo 和 TypeInfoFactory），默认会交给 Kryo 处理...图 14：为 Kryo 增加自定义的 Serializer 以及 env.getConfig().registerTypeWithKryoSerializer(Class<?...图 15：为 Kryo 增加自定义的 Serializer 如果希望完全禁用 Kryo（100% 使用 Flink 的序列化机制），则可以使用以下设置，但注意一切无法处理的类都将导致异常： env.getConfig
TypeInformation.of 和 TypeHint 是如何使用的呢？ 接下来本文将逐步解密 Flink 的类型和序列化机制。...开发者在自定义类上使用 @TypeInfo 注解，随后创建相应的 TypeInfoFactory 并覆盖 createTypeInfo 方法。...Flink 自带了很多 TypeSerializer 子类，大多数情况下各种自定义类型都是常用类型的排列组合，因而可以直接复用： 如果不能满足，那么可以继承 TypeSerializer 及其子类以实现自己的序列化器...Kryo 序列化 对于 Flink 无法序列化的类型（例如用户自定义类型，没有 registerType，也没有自定义 TypeInfo 和 TypeInfoFactory），默认会交给 Kryo 处理...> type, T serializer) image.png 如果希望完全禁用 Kryo（100% 使用 Flink 的序列化机制），则可以使用以下设置，但注意一切无法处理的类都将导致异常： env.getConfig
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。...使用前面介绍的各类数据类型时，Flink会自动探测传入的数据类型，生成对应的TypeInformation，调用对应的序列化器，因此用户其实无需关心类型推测。...，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。...// Java代码 // 使用对TestClassSerializer对TestClass进行序列化 env.registerTypeWithKryoSerializer(TestClass.class...，已经有人将序列化器编写好，我们可以直接拿来使用： // Google Protobuf env.getConfig().registerTypeWithKryoSerializer(MyCustomType.class
前言 最近一直在研究如果提高kafka中读取效率，之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。...type ：类型 avro 使用 record name : 会自动生成对应的对象 fields : 要指定的字段 注意: 创建的文件后缀名一定要叫 avsc 我们使用idea 生成 UserBehavior...四、使用Java自定义序列化到kafka 首先我们先使用 Java编写Kafka客户端写入数据和消费数据。...Java实现 五、Flink 实现Avro自定义序列化到Kafka 到这里好多小伙们就说我Java实现了那Flink 不就改一下Consumer 和Producer 不就完了吗？...自定义Avro序列化和反序列化 当我们创建FlinkKafka连接器的时候发现使用Java那个类序列化发现不行，于是我们改为了系统自带的那个类进行测试。
Kafka 源数据解析输入标题 PV 数据来源于埋点数据经 FileBeat 上报清洗后，以 ProtoBuffer 格式写入下游 Kafka，消费时第一步要先反序列化 PB 格式的数据为 Flink...能识别的 Row 类型，因此也就需要自定义实现 DeserializationSchema 接口，具体如下代码， 这里只抽取计算用到的 PV 的 mid、事件时间 time_local，并从其解析得到...信息，笔者这里使用register TableSource的方式将源表注册到Flink中，而没有用register DataStream方式，也是因为想熟悉一下如何注册KafkaTableSource到...Flink SQL 统计 UV 的 case, 代码非常简单，只需要理清楚如何解析 Kafka 中数据，如何初始化 Table Schema，以及如何将表注册到 Flink中，即可使用 Flink SQL...说明一下，笔者这个 demo 是基于目前业务场景而开发的，在生产环境中可以真实运行起来，可能不能拆箱即用，你需要结合自己的业务场景自定义相应的 kafka 数据解析类。 END
场景及需求： 项目接入了SpringBoot开发，现在需求是服务端接口返回的字段如果为空，那么自动转为空字符串。... "name": null }, { "id": 2, "name": "xiaohong" } ] 如上，格式化后的返回内容应该为..., { "id": 2, "name": "xiaohong" } ] 这里直接给出解决方案代码，这里支持FastJson和Jackson配置序列化的方式...objectMapper.registerModule(module); converter.setObjectMapper(objectMapper); //这里是fastJSON的配置方式...，更多的内容可以查看SerializerFeature // FastJsonHttpMessageConverter converter = new FastJsonHttpMessageConverter
1.背景 基于上篇说明的OSS异常内容和功能弱的缘故，考虑自定义Sink处理的方式。主要关注点是文件命名的动态化和高效批写入。...2.代码内容 import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.fs.osshadoop.shaded.com.aliyun.oss.OSS...OSS_ENDPOINT, OSS_ACCESS_KEYID, OSS_ACCESSKEYSECRET); this.meta = new ObjectMetadata(); // 指定上传的内容类型...value, Context context) throws Exception { result.add(value + "\n"); //TODO: 3是Map存储还是其他的进行批量写入...String day = split[0]; String tid = split[1]; //OSS写入文件有5G限制，所以增加时间戳，putObject的方式
自定义序列化类和反序列化类 (1) 序列化类 package com.bonc.rdpe.kafka110.serializer; import java.io.ByteArrayOutputStream...KafkaProducer使用自定义的序列化类发送消息 package com.bonc.rdpe.kafka110.producer; import java.util.Properties; import...props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); // 设置序列化类为自定义的...KafkaConsumer使用自定义的反序列化类接收消息 package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import java.util.Collections;...props.put("key.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); // 设置反序列化类为自定义的
使用Serializable接口来自定义PHP中类的序列化 关于PHP中的对象序列化这件事儿，之前我们在很早前的文章中已经提到过 __sleep() 和 __weakup() 这两个魔术方法。...今天我们介绍的则是另外一个可以控制序列化内容的方式，那就是使用 Serializable 接口。它的使用和上述两个魔术方法很类似，但又稍有不同。...不过我们还是一一说明一下： 数字类型：i: 字符串类型：s:: 布尔类型：b: NULL类型：N; 数组：a:: 对象在使用Serializable接口序列化时要注意的地方...毕竟包含了类型以及长度后将使得格式更为严格，而且反序列化回来的内容如果没有对应的类模板定义也并不是特别好用的，还不如直接使用 JSON 来得方便易读。...当然，具体情况具体分析，我们还是要结合场景来选择合适的使用方式。
Flink官方提供的sink服务可能满足不了我们的需要，此时可以开发自定义的sink，文本就来一起实战； 全系列链接 《Flink的sink实战之一：初探》 《Flink的sink实战之二：kafka》...《Flink的sink实战之三：cassandra3》 《Flink的sink实战之四：自定义》 继承关系 在正式编码前，要先弄清楚对sink能力是如何实现的，前面我们实战过的print、kafka、...sink的基本逻辑已经清楚了，可以开始编码实战了； 内容和版本 本次实战很简单：自定义sink，用于将数据写入MySQL，涉及的版本信息如下： jdk：1.8.0_191 flink：1.9.2 maven...NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin; 编码 使用...至此，自定义sink的实战已经完成，希望本文能给您一些参考
自定义聚合函数 这个需求很明显就是一个使用聚合函数来做的案例，Flink中提供了大量的聚合函数，比如count，max，min等等，但是对于这个需求，却无法满足，所以我们需要自定义一个聚合函数来实现我们的需求...在前段时间，我们聊了聊flink的聚合算子，具体可参考： flink实战-聊一聊flink中的聚合算子 ， 聚合算子是我们在写代码的时候用来实现一个聚合功能，聚合函数其实和聚合算子类似，只不过聚合函数用于在写...sql的时候使用。...自定义聚合函数需要继承抽象类org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction。并实现下面几个方法。...所以我们需要换一个思路，既然最后我们想要的是一个有序列表，那么我们是不是可以把这个list结构优化一下，使用Treemap来存储，map的key就是指标，比如响应时间。
在C#中序列化和反序列化自定义的类对象是比较容易的，比如像下面的一个Customer类， private class Customer { public string CustomerName...decimal TotalSales { get; set; } public DateTime FinalPurchaseDate { get; set; } } 在Windows10系统中使用...VS2017创建一个基于C#控制台的.Net控制台应用程序JsonExample01， 然后使用NuGet安装Newtonsoft.Json的包， ?...下面是相关的C#测试代码： using Newtonsoft.Json; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq
结论：如果flask知道如何序列化你传入进来的数据结构的时候，是不会调用default，因为知道如何序列化就直接帮我们序列化了，但是如果我们要序列化一个对象，是我们的user模型，flask默认是不知道怎么去序列化这个模型的...，那么就会去调用default函数，为什么会这样的，原因就在于flask不知道怎么序列化，但是它会给我们一个途径，让我们来指明这个数据结构应该怎么序列化，换句话说，default函数最主要的就是我们需要在内部把不能序列化的结构转化为可以序列化的结构...，比如我们传入进来的是一个user，user是不能序列化的，但是如果我们可以把user转化成字典，字典是可以序列化的，那么这样就能完成user对象的序列化了，虽然user作为一个模型他不能序列化，但是我们可以把他的信息读取出来...转化成可以序列化的格式。...所以我们继承，然后重写default方法，在重写的函数中实现user的可序列化就OK了 2、重写默认的default函数，实现自己的序列化机制 我们不要直接修改源码，要在外部继承JSONEncoder，
二、使用 Mix-in Annotations Mix-in Annotations 允许你在不修改原始类的情况下，为其添加自定义的序列化和反序列化逻辑。...然后，我们可以使用 ObjectMapper 进行序列化和反序列化操作，自定义的序列化器和反序列化器会被应用于 birthDate 属性。...通过使用 Mix-in Annotations，你可以在不修改原始类的情况下，为其添加自定义的序列化和反序列化逻辑。这种方法非常灵活，适用于需要对多个类或属性进行自定义序列化和反序列化控制的场景。...这样你可以针对特定的类或属性，指定自定义的序列化和反序列化逻辑。 使用 @JsonSerialize 和 @JsonDeserialize 注解时，你可以为特定属性指定自定义的序列化器和反序列化器。...此外，我们还使用了 @JsonFormat 注解来指定日期格式。 通过这种方式，你可以直接在属性上指定自定义的序列化器和反序列化器，从而实现对该属性的序列化和反序列化控制。
1、问题背景在Python开发中，我们经常需要将复杂的数据结构序列化为JSON字符串，以便存储或传输数据。然而，当数据结构中包含嵌套的自定义类型时，使用内置的json库进行序列化可能会遇到困难。...例如，我们可能需要序列化一个包含多个部门、人员和技能的组织结构。2、 解决方案为了解决这个问题，我们可以采用以下步骤：定义一个自定义的JSON编码器，以便将自定义类型转换为字典。...使用json.dump()函数将数据序列化为JSON字符串，并指定自定义编码器。定义一个自定义的JSON解码器，以便将字典转换为自定义类型。...使用json.load()函数将JSON字符串反序列化为数据结构，并指定自定义解码器。...代码例子以下是一个简单的示例，演示如何使用自定义编码器和解码器来序列化和反序列化一个包含嵌套自定义类型的组织结构：import jsonclass Company(object): def __
一、为啥checkpoint总超时 数据处理和 barrier 处理都由主线程处理，如果主线程处理太慢（比如使用 RocksDBBackend，state 操作慢导致整体处理慢），导致 barrier...状态的线程有哪些； 2、使用工具 AsyncProfile dump 一份火焰图，查看占用 CPU 最多的栈； 二、作业失败，如何使用检查点 只需要指定检查点路径重启任务即可 bin/flink run...://blog.csdn.net/lt793843439/article/details/89641904 三、总结下flink作业异常中断的操作流程 1、找出作业对应的jobID 2、进入hdfs对应目录...待作业运行稳定，查看作业最初异常中断的原因，记录下来并总结思考如何解决和避免。 四、怎么屏蔽flink checkpoint 打印的info 日志？...在log4j或者logback的配置文件里单独指定org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator的日志级别为WARN
编译器生成的字节码在运行期间并不包含泛型的类型信息。 此时就需要为Flink的应用提供类型信息，使用TypeHint的匿名类来获取泛型的类型信息。...存在两套Row结构： org.apache.flink.types.Row：在Flink Planner中使用，是1.9版本之前Flink SQL使用的Row结构，在SQL相关的算子、UDF函数、代码生成中都是使用该套...ObjectArrayRow：使用对象数据保存数据，比二进制结构存储形式多了对象的序列化/反序列化，理论上来说成本更高。其中两个实现类GenericRow和BoxedWrapperRow。...为了提升Flink SQL的性能，在1.9版本实现了BinaryRow,BinaryRow直接使用MemorySegment来存储和计算，计算过程中直接对二进制数据结构进行操作，避免了序列化/反序列化的开销...#StringValue.class#readString 接下来Flink内存管理篇，如果对Flink感兴趣或者正在使用的小伙伴，可以加我入群一起探讨学习。
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