《从 0 到 1 学习 Flink》—— Data Sink 介绍

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发布于: 2020 年 05 月 22 日
《从0到1学习Flink》—— Data Sink 介绍



前言



再上一篇文章中 《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍 讲解了 Flink Data Source ,那么这里就来讲讲 Flink Data Sink 吧。



首先 Sink 的意思是:





大概可以猜到了吧!Data sink 有点把数据存储下来(落库)的意思。





如上图,Source 就是数据的来源,中间的 Compute 其实就是 Flink 干的事情,可以做一系列的操作,操作完后就把计算后的数据结果 Sink 到某个地方。(可以是 MySQL、ElasticSearch、Kafka、Cassandra 等)。这里我说下自己目前做告警这块就是把 Compute 计算后的结果 Sink 直接告警出来了(发送告警消息到钉钉群、邮件、短信等),这个 sink 的意思也不一定非得说成要把数据存储到某个地方去。其实官网用的 Connector 来形容要去的地方更合适,这个 Connector 可以有 MySQL、ElasticSearch、Kafka、Cassandra RabbitMQ 等。



Flink Data Sink



前面文章 《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍 介绍了 Flink Data Source 有哪些,这里也看看 Flink Data Sink 支持的有哪些。





看下源码有哪些呢?





可以看到有 Kafka、ElasticSearch、Socket、RabbitMQ、JDBC、Cassandra POJO、File、Print 等 Sink 的方式。



SinkFunction





从上图可以看到 SinkFunction 接口有 invoke 方法,它有一个 RichSinkFunction 抽象类。



上面的那些自带的 Sink 可以看到都是继承了 RichSinkFunction 抽象类,实现了其中的方法,那么我们要是自己定义自己的 Sink 的话其实也是要按照这个套路来做的。



这里就拿个较为简单的 PrintSinkFunction 源码来讲下:



@PublicEvolving
public class PrintSinkFunction<IN> extends RichSinkFunction<IN> {
private static final long serialVersionUID = 1L;
private static final boolean STD_OUT = false;
private static final boolean STD_ERR = true;
private boolean target;
private transient PrintStream stream;
private transient String prefix;
/**
* Instantiates a print sink function that prints to standard out.
*/
public PrintSinkFunction() {}
/**
* Instantiates a print sink function that prints to standard out.
*
* @param stdErr True, if the format should print to standard error instead of standard out.
*/
public PrintSinkFunction(boolean stdErr) {
target = stdErr;
}
public void setTargetToStandardOut() {
target = STD_OUT;
}
public void setTargetToStandardErr() {
target = STD_ERR;
}
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
StreamingRuntimeContext context = (StreamingRuntimeContext) getRuntimeContext();
// get the target stream
stream = target == STD_OUT ? System.out : System.err;
// set the prefix if we have a >1 parallelism
prefix = (context.getNumberOfParallelSubtasks() > 1) ?
((context.getIndexOfThisSubtask() + 1) + "> ") : null;
}
@Override
public void invoke(IN record) {
if (prefix != null) {
stream.println(prefix + record.toString());
}
else {
stream.println(record.toString());
}
}
@Override
public void close() {
this.stream = null;
this.prefix = null;
}
@Override
public String toString() {
return "Print to " + (target == STD_OUT ? "System.out" : "System.err");
}
}



可以看到它就是实现了 RichSinkFunction 抽象类,然后实现了 invoke 方法,这里 invoke 方法就是把记录打印出来了就是,没做其他的额外操作。



如何使用?



SingleOutputStreamOperator.addSink(new PrintSinkFunction<>();



这样就可以了,如果是其他的 Sink Function 的话需要换成对应的。



使用这个 Function 其效果就是打印从 Source 过来的数据,和直接 Source.print() 效果一样。





下篇文章我们将讲解下如何自定义自己的 Sink Function,并使用一个 demo 来教大家,让大家知道这个套路,且能够在自己工作中自定义自己需要的 Sink Function,来完成自己的工作需求。



最后



本文主要讲了下 Flink 的 Data Sink,并介绍了常见的 Data Sink,也看了下源码的 SinkFunction,介绍了一个简单的 Function 使用, 告诉了大家自定义 Sink Function 的套路,下篇文章带大家写个。



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坑要一个个填,路要一步步走! 2018.05.15 加入

GitChat《Flink 实战与性能优化》专栏作者,公众号(zhisheng) 负责人,http://www.54tianzhisheng.cn/ 博客博主,擅长大数据、Java。

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