Flink流应用程序处理的是以数据对象表示的事件流。所以在Flink内部，我们需要能够处理这些对象。它们需要被序列化和反序列化，以便通过网络传送它们；或者从状态后端、检查点和保存点读取它们。为了有效地做到这一点，Flink需要明确知道应用程序所处理的数据类型。Flink使用类型信息的概念来表示数据类型，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。
Flink还具有一个类型提取系统，该系统分析函数的输入和返回类型，以自动获取类型信息，从而获得序列化器和反序列化器。但是，在某些情况下，例如lambda函数或泛型类型，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。
Flink支持Java和Scala中所有常见数据类型。使用最广泛的类型有以下几种。
1.基础数据类型
Flink支持所有的Java和Scala基础数据类型，Int, Double, Long, String, …
val numbers: DataStream[Long] = env.fromElements(1L, 2L, 3L, 4L)
numbers.map( n => n + 1 )
2.Java和Scala元组（Tuples）
val persons: DataStream[(String, Integer)] = env.fromElements(
("Adam", 17),
("Sarah", 23) )
persons.filter(p => p._2 > 18)
3.Scala样例类（case classes）
case class Person(name: String, age: Int)
val persons: DataStream[Person] = env.fromElements(
Person("Adam", 17),
Person("Sarah", 23) )
persons.filter(p => p.age > 18)
4.Java简单对象（POJOs）
public class Person {
public String name;
public int age;
public Person() {}
public Person(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
}
DataStream<Person> persons = env.fromElements(
new Person("Alex", 42),
new Person("Wendy", 23));
5.其它（Arrays, Lists, Maps, Enums, 等等）
Flink对Java和Scala中的一些特殊目的的类型也都是支持的，比如Java的ArrayList，HashMap，Enum等等。
