DataStream支持的数据类型

DataStream（数据流）在处理实时或批量数据时支持多种数据类型，主要包括以下类别：

一、基础数据类型

1. 数值类型

   • 整型：Int、Long、Short、Byte
   • 浮点型：Float、Double
   • 示例：$$ \text{温度值 } 36.5 , (\text{Double}), \quad \text{计数器 } 100 , (\text{Int}) $$

2. 字符与字符串

   • 字符：Char
   • 字符串：String
   • 示例："Sensor_A",'Y'

3. 布尔类型

   • Boolean（True/False）
   • 示例：设备状态 = True

二、复合数据类型

1. 元组（Tuple）

   • 固定长度的异构数据集合
   • 示例：(25.3, "北京", True)

   # Python 示例 sensor_data = (timestamp=1630000000, value=42.7, unit="℃")

2. 列表（List）/数组（Array）

   • 同质数据的有序集合
   • 示例：[1, 2, 3, 4],["A", "B", "C"]

3. 键值对（Key-Value）

   • 字典/Map 结构
   • 示例：{"user_id": 101, "action": "click"}

三、时间与日期类型

1. 时间戳（Timestamp）

   • 精确到毫秒的事件时间
   • 示例：2023-10-01 08:30:00.123

2. 时间区间（Time Interval）

   • 用于窗口计算
   • 示例：10分钟滚动窗口

四、特殊类型

1. 空值（Null）

   • 表示缺失数据
   • 示例：传感器故障 → 返回 Null

2. 二进制数据（Bytes）

   • 非结构化数据（如图像、音频）
   • 示例：图片帧数据流

五、自定义类型

支持通过类或结构体定义复杂对象：

// Java 示例 public class OrderEvent { public String orderId; public double amount; public long timestamp; }

注意事项

• 类型系统：静态类型语言（如Java/Scala）需显式声明类型，动态语言（如Python）支持运行时推断。
• 序列化：自定义类型需实现高效的序列化机制以支持分布式处理。