开发Flinky时发现，FlinkX的BashRichInputFormat类使用RowData作输出类型，而Flink JDBC connector模块的JdbcInputFormat类使用Row作为输出类型。今天就写篇文章研究下它们的区别，最后给出Flinky到底该使用Row还是RowData。
Row
Row类的全路径为org.apache.flink.types.Row，并且被修饰为final，即不可被继承。源码注释翻译如下：
Row是一种固定长度、可为null的复合类型，按照固定字段顺序存储多个值。每个字段都可以为null，但字段类型不能自动推导，因此需要提供类型信息。
Row被设计的主要目的是作为Flink Table/SQL API和其他API的桥梁，因此Row不仅包含schema部分(提供字段数据)，还包含一个kind字段来记录changelog类型。比如在批处理场景下，changlog是包含插入行的有界流，其kind字段值为枚举值RowKind.INSERT。kind字段提供getter和setter方法。
获取Row字段数据有基于索引和基于名称两种模式，开发者自行选择哪种模式。由Flink框架产生的Row同时支持两种模式。
基于索引的字段模式：通过
withPositions(int)静态方法创建固定长度的Row对象。字段通过getField(int)和setField(int, Object)方法进行获取和设置，默认每个字段初始化为null。基于名称的字段模式：通过
withNames()静态方法创建可变长度的Row对象。字段通过getField(String)和setField(String,Object)方获进行获取和设置，同时每个字段由setField设置初始值。Flink框架将缺失字段设置为null，并且在序列化或输入转换时对字段排序，最后变成固定长度的复合类型。因此基于名称的Row性能弱于基于索引的，但是简化了Row创建和代码可读性。混合模式：由Flink框架进行反序列化或者输出转换后的Row同时兼容两种模式看，通过
getField(int)、setField(int, Object)、getField(String)和setField(String,Object)来获取和设置字段值。但是，不能通过setField(String,Object)来添加新字段，hashCode()方法只对基于索引的Row有效。Row对象实现Serializable接口，可以包含非序列化字段，但序列化会失败，除非使用Flink序列化栈。
从源码分析，Row类包含如下字段：
/** The kind of change a row describes in a changelog. */
private RowKind kind;
/** Fields organized by position. Either this or {@link #fieldByName} is set. */
private final @Nullable Object[] fieldByPosition;
/** Fields organized by name. Either this or {@link #fieldByPosition} is set. */
private final @Nullable Map<String, Object> fieldByName;
/** Mapping from field names to positions. Requires {@link #fieldByPosition} semantics. */
private final @Nullable LinkedHashMap<String, Integer> positionByName;
当使用静态方法withPositions或者withNames创建Row对象时，对应地fieldByName或者fieldByPosition为空，Flink根据这个条件判断Row处于哪种访问模式，而RowKind作为枚举类具有INSERT、UPDATE_BEFORE、UPDATE_AFTER和DELETE4个值。
RowData
RowData作为接口，其类全路径为org.apache.flink.table.data.RowData，源码注释翻译如下：
RowData是Flink Table系统中表示RowType数据的基本数据接口，所有在Table API/SQL流水线传输的顶层记录都实现RowData接口，它也包含一个RowKind字段表示changelog类型。注意RowData的字段类型都必须是Flink内部数据类型。
在不同场景下，RowData接口有着不同的实现类：比如BinaryRowData面向二进制数据，依赖于MemeorySegment类而不是Java对象来减少序列化/反序列化开销；GenericRowData面向对象数据，依赖于Object数组实现高效更新和易于构建。当要求使用Flink内部数据结构时，推荐使用GenericRowData。Flink API/SQL数据类型对应的Flink内部数据类型如下表所示(略...)
从源码分析，RowData接口并没有包含任何字段(RowKind字段放到了实现类中)，大部分是声明getXxx方法(基于索引获取字段)，其中Xxx是Java基本类型或者Flink内部类型：
...
/** Returns the double value at the given position. */
double getDouble(int pos);
/** Returns the string value at the given position. */
StringData getString(int pos);
/**
* Returns the decimal value at the given position.
*
* <p>The precision and scale are required to determine whether the decimal value was stored in
* a compact representation (see {@link DecimalData}).
*/
DecimalData getDecimal(int pos, int precision, int scale);
/**
* Returns the timestamp value at the given position.
*
* <p>The precision is required to determine whether the timestamp value was stored in a compact
* representation (see {@link TimestampData}).
*/
TimestampData getTimestamp(int pos, int precision);
...
总结
Row和RowData不同之处在于：
- Row是final class，位于flink-core包；RowData是接口，位于flink-table-common包；
- Row包含字段数据和RowKind，而RowData只声明方法，字段数据和RowKind在其子类中声明；
- Row提供2种字段模式，而RowData只基于索引。
FlinkX提供以Flink SQL执行同步任务的功能，因此输出类型选择和Flink Table/SQL API更加贴近的RowData。这里我还是先选择使用Row作为Flinky的输出输入类型，以后再扩展接入Flink Table/SQL API。