【Flink-1.17-教程】-【四】Flink DataStream API（7）输出算子（Sink）
- 1）连接到外部系统
- 2）输出到文件
- 3）输出到 Kafka
- 4）输出到 MySQL（JDBC）
- 5）自定义 Sink 输出
Flink 作为数据处理框架，最终还是要把计算处理的结果写入外部存储，为外部应用提供支持。
1）连接到外部系统
Flink 的 DataStream API 专门提供了向外部写入数据的方法：addSink。与 addSource 类似，addSink 方法对应着一个“Sink”算子，主要就是用来实现与外部系统连接、并将数据提交写入的；Flink 程序中所有对外的输出操作，一般都是利用 Sink 算子完成的。
Flink1.12 以前，Sink 算子的创建是通过调用 DataStream 的.addSink()方法实现的。
stream.addSink(new SinkFunction(…));
addSink 方法同样需要传入一个参数，实现的是 SinkFunction 接口。在这个接口中只需要重写一个方法 invoke()，用来将指定的值写入到外部系统中。这个方法在每条数据记录到来时都会调用。
Flink1.12 开始，同样重构了 Sink 架构，
stream.sinkTo(…)
当然，Sink 多数情况下同样并不需要我们自己实现。之前我们一直在使用的 print 方法其实就是一种 Sink，它表示将数据流写入标准控制台打印输出。Flink 官方为我们提供了一部分的框架的 Sink 连接器。如下图所示，列出了 Flink 官方目前支持的第三方系统连接器：
我们可以看到，像 Kafka 之类流式系统，Flink 提供了完美对接，source / sink 两端都能连接，可读可写；而对于 Elasticsearch、JDBC 等数据存储系统，则只提供了输出写入的 sink 连接器。
除 Flink 官方之外，Apache Bahir 框架，也实现了一些其他第三方系统与 Flink 的连接器。
除此以外，就需要用户自定义实现 sink 连接器了。
2）输出到文件
Flink 专门提供了一个流式文件系统的连接器：FileSink，为批处理和流处理提供了一个统一的 Sink，它可以将分区文件写入 Flink 支持的文件系统。
FileSink 支持行编码（Row-encoded）和批量编码（Bulk-encoded）格式。这两种不同的方式都有各自的构建器（builder），可以直接调用 FileSink 的静态方法：
- 行编码：
FileSink.forRowFormat（basePath，rowEncoder）。 - 批量编码：
FileSink.forBulkFormat（basePath，bulkWriterFactory）。
示例：
public class SinkFile {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// TODO 每个目录中，都有 并行度个数的 文件在写入
env.setParallelism(2);
// 必须开启checkpoint，否则一直都是 .inprogress
env.enableCheckpointing(2000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
DataGeneratorSource<String> dataGeneratorSource = new DataGeneratorSource<>(
new GeneratorFunction<Long, String>() {
@Override
public String map(Long value) throws Exception {
return "Number:" + value;
}
},
Long.MAX_VALUE,
RateLimiterStrategy.perSecond(1000),
Types.STRING
);
DataStreamSource<String> dataGen = env.fromSource(dataGeneratorSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "data-generator");
// TODO 输出到文件系统
FileSink<String> fieSink = FileSink
// 输出行式存储的文件，指定路径、指定编码
.<String>forRowFormat(new Path("f:/tmp"), new SimpleStringEncoder<>("UTF-8"))
// 输出文件的一些配置： 文件名的前缀、后缀
.withOutputFileConfig(
OutputFileConfig.builder()
.withPartPrefix("atguigu-")
.withPartSuffix(".log")
.build()
)
// 按照目录分桶：如下，就是每个小时一个目录
.withBucketAssigner(new DateTimeBucketAssigner<>("yyyy-MM-dd HH", ZoneId.systemDefault()))
// 文件滚动策略: 1分钟 或 1m
.withRollingPolicy(
DefaultRollingPolicy.builder()
.withRolloverInterval(Duration.ofMinutes(1))
.withMaxPartSize(new MemorySize(1024*1024))
.build()
)
.build();
dataGen.sinkTo(fieSink);
env.execute();
}
}
3）输出到 Kafka
1、添加 Kafka 连接器依赖。
由于我们已经测试过从 Kafka 数据源读取数据，连接器相关依赖已经引入，这里就不重复介绍了。
2、启动 Kafka 集群。
3、编写输出到 Kafka 的示例代码。
（1）输出无 key 的 record：
public class SinkKafka {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 如果是精准一次，必须开启checkpoint（后续章节介绍）
env.enableCheckpointing(2000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
SingleOutputStreamOperator<String> sensorDS = env
.socketTextStream("hadoop102", 7777);
/**
* Kafka Sink:
* TODO 注意：如果要使用 精准一次 写入Kafka，需要满足以下条件，缺一不可
* 1、开启checkpoint（后续介绍）
* 2、设置事务前缀
* 3、设置事务超时时间： checkpoint间隔 < 事务超时时间 < max的15分钟
*/
KafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()
// 指定 kafka 的地址和端口
.setBootstrapServers("hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092")
// 指定序列化器：指定Topic名称、具体的序列化
.setRecordSerializer(
KafkaRecordSerializationSchema.<String>builder()
.setTopic("ws")
.setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
.build()
)
// 写到kafka的一致性级别： 精准一次、至少一次
.setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE)
// 如果是精准一次，必须设置 事务的前缀
.setTransactionalIdPrefix("atguigu-")
// 如果是精准一次，必须设置 事务超时时间: 大于checkpoint间隔，小于 max 15分钟
.setProperty(ProducerConfig.TRANSACTION_TIMEOUT_CONFIG, 10*60*1000+"")
.build();
sensorDS.sinkTo(kafkaSink);
env.execute();
}
}
（2）自定义序列化器，实现带 key 的 record：
public class SinkKafkaWithKey {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
env.enableCheckpointing(2000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart());
SingleOutputStreamOperator<String> sensorDS = env
.socketTextStream("hadoop102", 7777);
/**
* 如果要指定写入kafka的key
* 可以自定义序列器：
* 1、实现 一个接口，重写 序列化 方法
* 2、指定key，转成 字节数组
* 3、指定value，转成 字节数组
* 4、返回一个 ProducerRecord对象，把key、value放进去
*
*/
KafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()
.setBootstrapServers("hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092")
.setRecordSerializer(
new KafkaRecordSerializationSchema<String>() {
@Nullable
@Override
public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(String element, KafkaSinkContext context, Long timestamp) {
String[] datas = element.split(",");
byte[] key = datas[0].getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
byte[] value = element.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
return new ProducerRecord<>("ws", key, value);
}
}
)
.setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE)
.setTransactionalIdPrefix("atguigu-")
.setProperty(ProducerConfig.TRANSACTION_TIMEOUT_CONFIG, 10 * 60 * 1000 + "")
.build();
sensorDS.sinkTo(kafkaSink);
env.execute();
}
}
4、运行代码，在 Linux 主机启动一个消费者，查看是否收到数据。
[hadoop102 ~]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic ws
4）输出到 MySQL（JDBC）
写入数据的 MySQL 的测试步骤如下。
1、添加依赖。
添加 MySQL 驱动：
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>8.0.27</version>
</dependency>
官方还未提供 flink-connector-jdbc 的 1.17.0 的正式依赖，暂时从 apache snapshot 仓库下载，pom 文件中指定仓库路径：
<repositories>
<repository>
<id>apache-snapshots</id>
<name>apache snapshots</name>
<url>https://repository.apache.org/content/repositories/snapshots/</url>
</repository>
</repositories>
添加依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-jdbc</artifactId>
<version>1.17-SNAPSHOT</version>
</dependency>
如果不生效，还需要修改本地 maven 的配置文件，mirrorOf 中添加如下标红内容：
<mirror>
<id>aliyunmaven</id>
<mirrorOf>*,!apache-snapshots</mirrorOf>
<name>阿里云公共仓库</name>
<url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
</mirror>
2、启动 MySQL，在 test 库下建表 ws。
mysql>
CREATE TABLE `ws` (
`id` varchar(100) NOT NULL,
`ts` bigint(20) DEFAULT NULL,
`vc` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
3、编写输出到 MySQL 的示例代码。
public class SinkMySQL {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(new WaterSensorMapFunction());
/**
* TODO 写入mysql
* 1、只能用老的sink写法： addsink
* 2、JDBCSink的4个参数:
* 第一个参数： 执行的sql，一般就是 insert into
* 第二个参数： 预编译sql， 对占位符填充值
* 第三个参数： 执行选项 ---》 攒批、重试
* 第四个参数： 连接选项 ---》 url、用户名、密码
*/
SinkFunction<WaterSensor> jdbcSink = JdbcSink.sink(
"insert into ws values(?,?,?)",
new JdbcStatementBuilder<WaterSensor>() {
@Override
public void accept(PreparedStatement preparedStatement, WaterSensor waterSensor) throws SQLException {
//每收到一条WaterSensor，如何去填充占位符
preparedStatement.setString(1, waterSensor.getId());
preparedStatement.setLong(2, waterSensor.getTs());
preparedStatement.setInt(3, waterSensor.getVc());
}
},
JdbcExecutionOptions.builder()
.withMaxRetries(3) // 重试次数
.withBatchSize(100) // 批次的大小：条数
.withBatchIntervalMs(3000) // 批次的时间
.build(),
new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
.withUrl("jdbc:mysql://hadoop102:3306/test?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8")
.withUsername("root")
.withPassword("000000")
.withConnectionCheckTimeoutSeconds(60) // 重试的超时时间
.build()
);
sensorDS.addSink(jdbcSink);
env.execute();
}
}
4、运行代码，用客户端连接 MySQL，查看是否成功写入数据。
5）自定义 Sink 输出
如果我们想将数据存储到我们自己的存储设备中，而 Flink 并没有提供可以直接使用的连接器，就只能自定义 Sink 进行输出了。与 Source 类似，Flink 为我们提供了通用的 SinkFunction 接口和对应的 RichSinkDunction 抽象类，只要实现它，通过简单地调用 DataStream 的 .addSink() 方法就可以自定义写入任何外部存储。
stream.addSink(new MySinkFunction<String>());
在实现 SinkFunction 的时候，需要重写的一个关键方法 invoke()，在这个方法中我们就可以实现将流里的数据发送出去的逻辑。
这种方式比较通用，对于任何外部存储系统都有效；不过自定义 Sink 想要实现状态一致性并不容易，所以一般只在没有其它选择时使用。实际项目中用到的外部连接器 Flink 官方基本都已实现，而且在不断地扩充，因此自定义的场景并不常见。
