Java Flink DataStream如何将自定义POJO组合到另一个DataStream中

我想将数据流转换为具有模式信息的数据流

输入

args[0]数据流

{"fields":["China","Beijing"]}

args[1]模式

message spark_schema {
  optional binary country (UTF8);
  optional binary city (UTF8);
}

预期产出

{"country":"china", "city":"beijing"}

我的代码是这样的

公共数据流转换（数据流源，MessageType MessageType）{ SingleOutputStreamOperator dataWithSchema=source.map（（MapFunction）行->{ JSONObject数据=新的JSONObject（）； this.fields=messageType.getFields（）.stream（）.map（Type:：getName）.collect（Collectors.toList（））； 对于（int i=0；i 异常错误

线程“main”org.apache.flink.api.common.invalidProgrameException中的异常：Object com.xxxx.ParquetDataSourceReader$$Lambda$64/1174881426@d78795不可序列化 位于org.apache.flink.api.java.ClosureCleaner.ensureSerializable（ClosureCleaner.java:180） 位于org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment.clean（StreamExecutionEnvironment.java:1823） 位于org.apache.flink.streaming.api.datastream.datastream.clean（datastream.java:188） 位于org.apache.flink.streaming.api.datastream.datastream.map（datastream.java:590） 但是下面的代码运行良好

公共数据流转换（数据流源，MessageType MessageType）{ if（this.fields==null）{ 抛出新的RuntimeException（“AbstractRowStreamReader的架构为空”）； } 列表字段=messageType.getFields（）.stream（）.map（Type:：getName）.collect（Collectors.toList（））； SingleOutputStreamOperator dataWithSchema=source.map（（MapFunction）行->{ JSONObject数据=新的JSONObject（）； 对于（int i=0；i

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Flink map操作符如何组合外部复杂POJO？

对于Flink在任务之间分配代码，代码需要完全可

序列化。在你的第一个例子中，它不是；第二种情况是。特别是，
Type:：getName
将生成一个不可
序列化的lambda

要获得可序列化的lambda，您需要将其显式转换为可序列化接口（例如Flink
MapFunction
），或者将其与
（可序列化和函数）

由于第二种方法也可以节省计算量，因此在任何情况下都会更好。在作业编译期间，Convert只执行一次，而对每个记录调用
DataStream#map
。如果不清楚，我建议在IDE中执行它，并使用断点进行处理。
Args 0是拼花地板类型吗？还有用例是什么，Source->logic->sinkYes，args0是拼花地板类型。用例是用模式读取拼花文件和输出数据，但直接读取的数据流只包含行数据，不包含模式信息流的源。卡夫卡？else源代码是拼花文件