1）Flink的类型系统

Flink使用“类型信息”（TypeInformation）来统一表示数据类型。TypeInformation类是Flink中所有类型描述符的基类。它涵盖了类型的一些基本属性，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。

2）Flink支持的数据类型

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

1. 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。
2. Scala 样例类及Scala元组：不支持空字段。
3. 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。
4. 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：

1. 类是公有（public）的
2. 有一个无参的构造方法
3. 所有属性都是公有（public）的
4. 所有属性的类型都是可以序列化的

3）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));

Flink还专门提供了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>>(){})