Flink 支持的数据类型
简单来说，对于常见的 Java 和 Scala 数据类型，Flink 都是支持的。Flink 在内部，Flink对支持不同的类型进行了划分，这些类型可以在 Types 工具类中找到：
（1）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。
（2）数组类型
包括基本类型数组（PRIMITIVE_ARRAY）和对象数组(OBJECT_ARRAY)
（3）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
（4）辅助类型
Option、Either、List、Map 等
（5）泛型类型（GENERIC）
Flink 支持所有的 Java 类和 Scala 类。不过如果没有按照上面 POJO 类型的要求来定义，就会被 Flink 当作泛型类来处理。Flink 会把泛型类型当作黑盒，无法获取它们内部的属性；它们也不是由 Flink 本身序列化的，而是由 Kryo 序列化的。
在这些类型中，元组类型和 POJO 类型最为灵活，因为它们支持创建复杂类型。而相比之下，POJO 还支持在键（key）的定义中直接使用字段名，这会让我们的代码可读性大大增加。所以，在项目实践中，往往会将流处理程序中的元素类型定为 Flink 的 POJO 类型。
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。
类型提示（Type Hints）
Flink 还具有一个类型提取系统，可以分析函数的输入和返回类型，自动获取类型信息，从而获得对应的序列化器和反序列化器。但是，由于 Java 中泛型擦除的存在，在某些特殊情况下（比如 Lambda 表达式中），自动提取的信息是不够精细的——只告诉 Flink 当前的元素由“船头、船身、船尾”构成，根本无法重建出“大船”的模样；这时就需要显式地提供类型信息，才能使应用程序正常工作或提高其性能。为了解决这类问题，Java API 提供了专门的“类型提示”（type hints）。
回忆一下之前的 word count 流处理程序，我们在将 String 类型的每个词转换成（word，count）二元组后，就明确地用 returns 指定了返回的类型。因为对于 map 里传入的 Lambda 表达式，系统只能推断出返回的是 Tuple2 类型，而无法得到 Tuple2<String, Long>。只有显式地告诉系统当前的返回类型，才能正确地解析出完整数据。
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L))
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
这是一种比较简单的场景，二元组的两个元素都是基本数据类型。那如果元组中的一个元素又有泛型，该怎么处理呢？
Flink 专门提供了 TypeHint 类，它可以捕获泛型的类型信息，并且一直记录下来，为运行时提供足够的信息。我们同样可以通过.returns()方法，明确地指定转换之后的 DataStream 里元素的类型。
returns(new TypeHint<Tuple2<Integer, SomeType>>(){})
