flink 序列化 性能

Flink的序列化器能够高效地对数据集进行序列化和反序列化操作。对于大多数数据类型，Flink可以自动生成对应的序列化器，比如BasicTypeInfo、WritableTypeInfo等。但对于GenericTypeInfo类型，Flink会使用Kryo进行序列化和反序列化操作。对于复合类型，如Tuple、Pojo和CaseClass类型，它们的序列化器也是复合的，会将内嵌类型的序列化委托给对应类型的序列化器。这样的设计能够在知道数据类型的前提下，更好地进行相应的序列化和反序列化操作，从而提高性能。相比于Java的序列化，Flink的序列化器能够更高效地利用存储空间，减少存储损耗。因此，Flink的序列化性能较高。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Flink 数据类型和序列化](https://blog.csdn.net/hhhhhhfq/article/details/123971885)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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