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Flink进阶教程：数据类型和序列化机制简介

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。...泛型和其他类型 当以上任何一个类型均不满足时，Flink认为该数据结构是一种泛型（GenericType），使用Kryo来进行序列化和反序列化。...，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。...上图展示了Flink的类型推断和序列化过程，以一个字符串String类型为例，Flink首先推断出该类型，并生成对应的TypeInformation，然后在序列化时调用对应的序列化器，将一个内存对象写入内存块...如果数据类型不是Flink支持的上述类型，需要对数据类型和序列化器进行注册，以便Flink能够对该数据类型进行序列化。

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    Flink 类型和序列化机制简介

    TypeExtractror 类型提取 Flink 内部实现了名为 TypeExtractror 的类，可以利用方法签名、子类信息等蛛丝马迹，自动提取和恢复类型信息（当然也可以显式声明，即本文所介绍的内容...然而由于 Java 的类型擦除，自动提取并不是总是有效。...图 3：使用 .returns 方法声明返回类型 下面是 ExecutionEnvironment 类的 registerType 方法，它可以向 Flink 注册子类信息（Flink 认识父类，但不一定认识子类的一些独特特性...，因而需要注册），下面是 Flink-ML 机器学习库代码的例子： 图 4：Flink-ML 注册子类类型信息 从下图可以看到，如果通过 TypeExtractor.createTypeInfo(type...) 方法获取到的类型信息属于 PojoTypeInfo 及其子类，那么将其注册到一起；否则统一交给 Kryo 去处理，Flink 并不过问（这种情况下性能会变差）。

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    Flink 类型和序列化机制简介

    接下来本文将逐步解密 Flink 的类型和序列化机制。...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...Lambda 函数的类型提取 由于 Flink 类型提取依赖于继承等机制，而 lambda 函数比较特殊，它是匿名的，也没有与之相关的类，所以其类型信息较难获取。...类型机制与内存管理 image.png 下面以 StringSerializer 为例，来看下 Flink 是如何紧凑管理内存的： image.png 下面是具体的序列化过程： image.png 可以看到...参考阅读 Data Types & Serialization Flink 原理与实现：内存管理 Flink 的数据类型和序列化

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    阿里一面：Flink的类型与序列化怎么做的

    2、自动类型推断 Flink首先会自动进行类型推断，但是对于一些带有泛型的类型，Java泛型的类型擦除机制会导致Flink在处理Lambda表达式的类型推断时不能保证一定能提取到类型。...3、Lambda函数的类型提取 Flink 类型提取依赖于继承等机制，但Lambda函数比较特殊，其类型提取是匿名的，也没有与之相关的类，所以其类型信息较难获取。...NestedRow：与BinaryRow的内存结构一样，区别在于NestedRow的定长部分可以跨MemorySegment。...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...3）字段值区：保存基本类型和8个字节长度以内的值，如果某个字段值超过了8个字节，则保存该字段的长度与offset偏移量。

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    【漏洞分析】Dubbo Pre-auth RCE（CVE-2021-30179）

    接下来将通过获取请求中的generic参数来选择通过raw.return/nativejava/bean反序列化参数成pojo对象，这个CVE漏洞的入口就在这里了 我们依次分析一下触发点 1、设置generic...> type, Type genericType) { return realize0(pojo, type, genericType, new IdentityHashMap类型进行下一步处理 如果type不是Map的子类、不为Object.class且不是接口，则进入else，在else中，对type通过反射进行了实例化，得到对象dest 再对pojo进行遍历...> type, Type genericType, final Map history) { ......在进行反序列化过程中没有做好防护，轻易相信用户提供的数据，直接将其进行反序列化操作，导致一些恶意对象的实例化以及相对应Gadget的触发，从而造成RCE。

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    Flink数据类型与序列化深度解析：TypeInformation体系如何驱动高效数据处理

    引言：Flink高效数据处理的核心——数据类型与序列化 在大数据技术飞速发展的今天，流处理已成为企业实时数据分析的核心能力。...在Flink架构中，数据类型系统与序列化机制构成了性能优化的核心支柱。...通过对象重用池、二进制数据格式和零拷贝技术，Flink显著降低了序列化过程中的内存分配和垃圾回收压力。 本文将深入剖析Flink数据类型与序列化的实现机制。...TypeInformation体系：Flink数据类型的基石 在Flink的架构设计中，TypeInformation是数据类型的统一抽象描述，它不仅是序列化的基础，更是整个数据处理流程中类型安全与执行效率的核心保障...对于POJO类型，确保正确遵循Flink的POJO定义规则（如公有类、公有字段或无参构造函数），以启用Flink的专用POJO序列化器，避免回退到通用序列化机制。 其次，利用对象重用机制减少GC压力。

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    Flink DataStream 类型系统 TypeInformation

    类型 Flink 会分析那些不属于任何一类的数据类型，尝试将它们作为 POJO 类型进行处理。...TypeInformation 会提供一个 createSerialize() 方法，通过这个方法就可以得到该类型进行数据序列化操作与反序列化操作的序列化器 TypeSerializer： public...其中，Tuple、Pojo 和 CaseClass 类型是复合类型，它们可能嵌套一个或者多个数据类型。在这种情况下，它们的序列化器同样是复合的。它们会将内嵌类型的序列化委托给对应类型的序列化器。...)); 4.2 Lambda 表达式与泛型 由于 Java 泛型会出现类型擦除问题，因此 Flink 通过 Java 反射机制尽可能重构类型信息，例如使用函数签名以及子类的信息等。...进阶（五）：数据类型和序列化 Flink 类型和序列化机制简介

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    Apache Flink在小米的发展和应用

    batch 与 streaming、数据序列化等方面对比了 Spark Streaming 和 Flink 的一些区别。...本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Minibatch与streaming、数据序列化等方面对比了...但是在 Flink 场景中则完全不需要这样，因为在一个 Flink 作业 DAG 中，上游和下游之间传输的数据类型是固定且已知的，所以在序列化的时候只需要按照一定的排列规则把“值”信息写入即可（当然还有一些其他信息...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

    1.2K30

    源码分析kryo对java基础数据类型与Stirng类型的序列化反序列化机制

    序列化：将各种数据类型（基本类型、包装类型、对象、数组、集合）等序列化为byte数组的过程。 反序列化：将byte数组转换为各种数据类型（基本类型、包装类型、对象、数组、集合）。...Kryo对各数据类型的序列化与反序列化实现都是通过DefaultSerializers的内部类实现的。 IntSerializer int类型序列化。...byte类型序列化 其实现类为：ByteSerializer 序列化：直接将byte写入字节流中即可。 char类型序列化 其实现类：CharSerializer。...：与char类型序列化一样，采用大端字节顺序存储。...到目前为止，介绍了8种基本类型(boolean、byte、char、short、int、float、long、double与String类型的序列化与反序列化。

    1.4K20

    从零开始学Flink：数据源

    、拉取消息；反序列化器（Deserializer）：将Kafka消息的字节数组（byte[]）转换为Flink可处理的数据类型（如String、POJO、Row等）；偏移量管理：记录已消费的Kafka消息位置...（包含键、值、偏移量等信息），提取值（record.value()）并反序列化为字符,getProducedType声明输出数据的类型（此处为String）；setStartingOffsets：控制消费起始位置...并行度与资源配置合理设置并行度可充分利用集群资源并提高吞吐量：// 设置Flink作业的全局并行度 env.setParallelism(3); // 与Kafka主题分区数匹配 // 或单独设置...高级反序列化除了基础的字符串反序列化，还可以使用更灵活的反序列化方式：3.1 使用预定义反序列化器// 使用Flink提供的String反序列化器 .setDeserializer(KafkaRecordDeserializationSchema.valueOnly...(StringDeserializer.class))3.2 自定义POJO反序列化如果Kafka消息是JSON格式，可以使用Jackson等库将其反序列化为POJO对象：public class User

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    Flink 原理与实现：内存管理

    但是 Flink 实现了自己的序列化框架。因为在 Flink 中处理的数据流通常是同一类型，由于数据集对象的类型固定，对于数据集可以只保存一份对象 Schema 信息，节省大量的存储空间。...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。...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。...对于 Tuple、CaseClass、POJO 等组合类型，其 TypeSerializer 和 TypeComparator 也是组合的，序列化和比较时会委托给对应的 serializers 和 comparators...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

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    Flink高效的内存管理

    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。...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。...对于 Tuple、CaseClass、POJO 等组合类型，其TypeSerializer和TypeComparator也是组合的，序列化和比较时会委托给对应的serializers和comparators...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。...比如最近炒的很火热的 Spark Tungsten 项目，与 Flink 在内存管理上的思想是及其相似的。

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