Flink实现内置schema

为了方便使用，Flink提供了一些已实现的schema:

1. TypeInformationSerializationSchema (andTypeInformationKeyValueSerializationSchema) ，他们会基于Flink的TypeInformation来创建schema。这对于那些从Flink写入，又从Flink读出的数据是很有用的。这种Flink-specific的反序列化会比其他通用的序列化方式带来更高的性能。

2. JsonDeserializationSchema (andJSONKeyValueDeserializationSchema) 可以把序列化后的Json反序列化成ObjectNode，ObjectNode可以通过objectNode.get(“field”).as(Int/String/…)() 来访问指定的字段。

3. SimpleStringSchema可以将消息反序列化为字符串。当我们接收到消息并且反序列化失败的时候，会出现以下两种情况: 1) Flink从deserialize(..)方法中抛出异常，这会导致job的失败，然后job会重启；2) 在deserialize(..) 方法出现失败的时候返回null，这会让Flink Kafka consumer默默的忽略这条消息。请注意，如果配置了checkpoint 为enable，由于consumer的失败容忍机制，失败的消息会被继续消费，因此还会继续失败，这就会导致job被不断自动重启。