一、概述
在flink中很多组件都是TableFactory的子类。比如序列化，反序列化，tableSinkFactory,tableSourceFactory. TableFactory是用来创建序列化，反序列器，tableSource和 tableSink的工厂。
二、TableFactory源码
在flink框架中，TableFactory 的子类并不是程序员自己随心 new 出来的。flink的提供给程序员初始TableFactory的途径是通过属性去初始化。可以理解为首先flink会加载出所有的TableFactory子类实现，用户需要传递属性给flink，flink自动去查找出具有你对应属性的TableFactory，然后进行初始化，返回给程序员。所以在TableFactory 的源码中只有这2个方法，如下。
public interface TableFactory {
Map requiredContext(); //定义这个TableFactory 必须要有哪些属性。
List supportedProperties(); //定义这个TableFactory 支持哪些属性
}
有了这2个方法。用户想要找到某个特定的或者自定义的TableFactory 实现，那就在传给flink的属性中必须要含有，必须属性，必须属性一个都不能少，不然找不到。除此之外你还可能会传很多其他属性。这些非必须属性，也不能瞎传，你不需要把supportedProperties的属性都传入，但是你传入的非必须属性必须是supportedProperties内。凡是报错说找不到TableFactory 的一定是某个环节被不满足，或者压根就没加载。如何加载请往下看。
三、TableFactory实现
trait BatchTableSourceFactory[T] extends TableFactory //用于创建批的TableSource
trait BatchTableSinkFactory[T] extends TableFactory //用于创建批的TableSink
trait StreamTableSourceFactory[T] extends TableFactory //用于创建流的TableSource
trait StreamTableSinkFactory[T] extends TableFactory //用于创建流的TableSink
TableSource、TableSink 是什么请查看
flink tableSource tableSink 基础知识 https://www.jianshu.com/p/036ca8d40cb9
public interface TableFormatFactory extends TableFactory //用于创建序列化和反序列化器
public interface SerializationSchemaFactory extends TableFormatFactory //用于创建序列化器
public interface DeserializationSchemaFactory extends TableFormatFactory //用于创建反序列化器
什么时候需要序列化，什么时候需要反序列化呢？从kafka中收到一条消息需要转换成table中的一行这需要将字节数组反序列成一个row。反过来，table中的一行需要sink到kafka需要将row序列化成一个字节数组。
这里以kafka为例看下StreamTableSourceFactory 和 StreamTableSinkFactory
public abstract class KafkaTableSourceSinkFactoryBase implements StreamTableSourceFactory,StreamTableSinkFactory{
public MaprequiredContext() //Override TableFactory 的方法
public ListsupportedProperties() //Override TableFactory 的方法
//Override StreamTableSinkFactory中方法 创建TableSink
public StreamTableSink createStreamTableSink(Map properties)
//Override StreamTableSourceFactory中方法 创建TableSource
public StreamTableSource createStreamTableSource(Map properties)
}
在kafka中KafkaTableSourceSinkFactoryBase 把 StreamTableSourceFactory，StreamTableSinkFactory一起实现了。我个人觉得还是分开了好。
四、如何加载TableFactory
我第一次跟踪源码是怎么创建TableFactory的时候非常困惑，在他选择TableFactory的时候感觉有一些莫名其妙。特别是自定的一个TableFactory压根就找不到。
1、首先对于自定义的TableFactory一定要在META-INF 下建 services 目录，在services 下创建的包路径org.apache.flink.table.factories.TableFactory的文件，文件写入自定义TableFactory的实现类的吧。比如在Kafka010TableSourceSinkFactory 对应的jar flink-connector-kafka-0.10_2.11-1.7.0.jar中可以看到如下图
2、寻找table创建ableSoure注册table
val tableSource:TableSoure = TableFactoryUtil.findAndCreateTableSource(tableEnv, this)
tableEnv.registerTableSource(name, tableSource)
3、寻找table创建tableSoure
4、查找tableFactory
def find[T](factoryClass:Class[T], propertyMap: JMap[String, String]):T = {
findInternal(factoryClass, propertyMap, None)
}