Flink的sink实战之一（初探）

2022-06-10 IT知识 flink 初探

【Flink的sink实战之一（初探）】书到用时方恨少，事非经过不知难。这篇文章主要讲述Flink的sink实战之一：初探相关的知识，希望能为你提供帮助。
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关于sink

下图来自Flink官方，红框中就是sink，可见实时数据从Source处开始，在Transformation阶段完成业务逻辑后在sink结束，因此sink可以用来处理计算结果，例如控制台输出或者保存数据库：

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关于《Flink的sink实战》系列文章
本文是《Flink的sink实战》的第一篇，旨在初步了解sink，通过对基本API和addSink方法的分析研究，为后续的编码实战打好基础；

从一段实例代码开始

下面是个简单的flink应用代码，红框中的print方法就是sink操作：

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下图是官方给出的sink方式，都是DataStream类的API，直接调用即可实现sink，刚才代码中的print就是其中一个：

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接下来看看上图中API的源码，先看print方法，在DataStream.java中，如下，实际上是调用了addSink方法，入参是PrintSinkFunction：

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另一个常用API是writeAsText，源码如下，调用了writeUsingOutputFormat方法：

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追踪==writeUsingOutputFormat==发现也是调用了addSink，入参是==OutputFormatSinkFunction==：

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print和writeAsText背后都在调用addSink，那么另一个常用的==writeAsCsv==方法呢？莫非也是调用addSink？打开一看果然，和writeAsText一样调用了==writeUsingOutputFormat==，而该方法里面就是在调用addSink：

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综上所述，data sink的关键就是==addSink==的入参，即==SinkFunction==接口的实现，通过类图直观看到常见的sink能力是如何实现的：

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从上图可见抽象类==RichSinkFunction==与各种sink能力的关系十分紧密，我们应该重点关注它，在类图上展示方法签名，如下图：

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如上图所示，==RichSinkFunction==本身没有内容，但是它实现==SinkFunction==，继承==AbstractRichFunction==，是==RichFunction==和==SinkFunction==这两种特性的结合；
==RichFunction==的特性在前面的《Flink的DataSource三部曲》中已经了解，就是资源的open和close；
==SinkFunction==的特性呢？显然是用来处理计算结果的，类图上显示的是两个invoke方法，来看看官方的==PrintSinkFunction.java==：

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==writer.write(record)==的源码在PrintSinkOutputWriter.java，如下所示：

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小结
- 至此，我们已经对Flink的sink有了基本了解：
负责实时计算结果的处理(如输出或持久化)；
主要实现方式是调用DataStream.addSink方法；
各种sink能力的实现，主要途径是实现addSink方法的入参定义的接口；

后面的章节，一起进行sink方面的编码实战吧，实战的方向：体验官方提供的sink能力，自定义sink能力实现；

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