一、Data Sinks
在使用 Flink 进行数据处理时，数据经 Data Source 流入，然后通过系列 Transformations 的转化，最终可以通过 Sink 将计算结果进行输出，Flink Data Sinks 就是用于定义数据流最终的输出位置。Flink 提供了几个较为简单的 Sink API 用于日常的开发，具体如下：
1.1 writeAsText
writeAsText 用于将计算结果以文本的方式并行地写入到指定文件夹下，除了路径参数是必选外，该方法还可以通过指定第二个参数来定义输出模式，它有以下两个可选值：
- WriteMode.NO_OVERWRITE：当指定路径上不存在任何文件时，才执行写出操作；
- WriteMode.OVERWRITE：不论指定路径上是否存在文件，都执行写出操作；如果原来已有文件，则进行覆盖。
使用示例如下：
streamSource.writeAsText("D:\\\\out", FileSystem.WriteMode.OVERWRITE);
以上写出是以并行的方式写出到多个文件，如果想要将输出结果全部写出到一个文件，需要设置其并行度为 1：
streamSource.writeAsText("D:\\\\out", FileSystem.WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1);
1.2 writeAsCsv
writeAsCsv 用于将计算结果以 CSV 的文件格式写出到指定目录，除了路径参数是必选外，该方法还支持传入输出模式，行分隔符，和字段分隔符三个额外的参数，其方法定义如下：
writeAsCsv(String path, WriteMode writeMode, String rowDelimiter, String fieldDelimiter)
1.3 print \\ printToErr
print \\ printToErr 是测试当中最常用的方式，用于将计算结果以标准输出流或错误输出流的方式打印到控制台上。
1.4 writeUsingOutputFormat
采用自定义的输出格式将计算结果写出，上面介绍的 writeAsText 和 writeAsCsv 其底层调用的都是该方法，源码如下：
public DataStreamSink<T> writeAsText(String path, WriteMode writeMode) {
TextOutputFormat<T> tof = new TextOutputFormat<>(new Path(path));
tof.setWriteMode(writeMode);
return writeUsingOutputFormat(tof);
}
1.5 writeToSocket
writeToSocket 用于将计算结果以指定的格式写出到 Socket 中，使用示例如下：
streamSource.writeToSocket("192.168.0.226", 9999, new SimpleStringSchema());
二、Streaming Connectors
除了上述 API 外，Flink 中还内置了系列的 Connectors 连接器，用于将计算结果输入到常用的存储系统或者消息中间件中，具体如下：
- Apache Kafka (支持 source 和 sink)
- Apache Cassandra (sink)
- Amazon Kinesis Streams (source/sink)
- Elasticsearch (sink)
- Hadoop FileSystem (sink)
- RabbitMQ (source/sink)
- Apache NiFi (source/sink)
- Google PubSub (source/sink)
除了内置的连接器外，你还可以通过 Apache Bahir 的连接器扩展 Flink。Apache Bahir 旨在为分布式数据分析系统 (如 Spark，Flink) 等提供功能上的扩展，当前其支持的与 Flink Sink 相关的连接器如下：
- Apache ActiveMQ (source/sink)
- Apache Flume (sink)
- Redis (sink)
- Akka (sink)
这里接着在 Data Sources 章节介绍的整合 Kafka Source 的基础上，将 Kafka Sink 也一并进行整合，具体步骤如下。
三、整合 Kafka Sink
3.1 addSink
Flink 提供了 addSink 方法用来调用自定义的 Sink 或者第三方的连接器，想要将计算结果写出到 Kafka，需要使用该方法来调用 Kafka 的生产者 FlinkKafkaProducer，具体代码如下：
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 1.指定Kafka的相关配置属性
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.200.0:9092");
// 2.接收Kafka上的数据
DataStream<String> stream = env
.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("flink-stream-in-topic", new SimpleStringSchema(), properties));
// 3.定义计算结果到 Kafka ProducerRecord 的转换
KafkaSerializationSchema<String> kafkaSerializationSchema = new KafkaSerializationSchema<String>() {
@Override
public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(String element, @Nullable Long timestamp) {
return new ProducerRecord<>("flink-stream-out-topic", element.getBytes());
}
};
// 4. 定义Flink Kafka生产者
FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>("flink-stream-out-topic",
kafkaSerializationSchema,
properties,
FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE, 5);
// 5. 将接收到输入元素*2后写出到Kafka
stream.map((MapFunction<String, String>) value -> value + value).addSink(kafkaProducer);
env.execute("Flink Streaming");
3.2 创建输出主题
创建用于输出测试的主题：
bin/kafka-topics.sh --create \\
--bootstrap-server hadoop001:9092 \\
--replication-factor 1 \\
--partitions 1 \\
--topic flink-stream-out-topic
# 查看所有主题
bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server hadoop001:9092
3.3 启动消费者
启动一个 Kafka 消费者，用于查看 Flink 程序的输出情况：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop001:9092 --topic flink-stream-out-topic
3.4 测试结果
在 Kafka 生产者上发送消息到 Flink 程序，观察 Flink 程序转换后的输出情况，具体如下：
可以看到 Kafka 生成者发出的数据已经被 Flink 程序正常接收到，并经过转换后又输出到 Kafka 对应的 Topic 上。
四、自定义 Sink
除了使用内置的第三方连接器外，Flink 还支持使用自定义的 Sink 来满足多样化的输出需求。想要实现自定义的 Sink ，需要直接或者间接实现 SinkFunction 接口。通常情况下，我们都是实现其抽象类 RichSinkFunction，相比于 SinkFunction ，其提供了更多的与生命周期相关的方法。两者间的关系如下：
这里我们以自定义一个 FlinkTomysqlSink 为例，将计算结果写出到 MySQL 数据库中，具体步骤如下：
4.1 导入依赖
首先需要导入 MySQL 相关的依赖：
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>8.0.16</version>
</dependency>
4.2 自定义 Sink
继承自 RichSinkFunction，实现自定义的 Sink ：
public class FlinkToMySQLSink extends RichSinkFunction<Employee> {
private PreparedStatement stmt;
private Connection conn;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://192.168.0.229:3306/employees" +
"?characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC&useSSL=false",
"root",
"123456");
String sql = "insert into emp(name, age, birthday) values(?, ?, ?)";
stmt = conn.prepareStatement(sql);
}
@Override
public void invoke(Employee value, Context context) throws Exception {
stmt.setString(1, value.getName());
stmt.setInt(2, value.getAge());
stmt.setDate(3, value.getBirthday());
stmt.executeUpdate();
}
@Override
public void close() throws Exception {
super.close();
if (stmt != null) {
stmt.close();
}
if (conn != null) {
conn.close();
}
}
}
4.3 使用自定义 Sink
想要使用自定义的 Sink，同样是需要调用 addSink 方法，具体如下：
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Date date = new Date(System.currentTimeMillis());
DataStreamSource<Employee> streamSource = env.fromElements(
new Employee("hei", 10, date),
new Employee("bai", 20, date),
new Employee("ying", 30, date));
streamSource.addSink(new FlinkToMySQLSink());
env.execute();
4.4 测试结果
启动程序，观察数据库写入情况：
数据库成功写入，代表自定义 Sink 整合成功。
以上所有用例的源码见本仓库：flink-kafka-integration
参考资料
- data-sinks： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/datastream_api.html#data-sinks
- Streaming Connectors：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/connectors/index.html
- Apache Kafka Connector： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/connectors/kafka.html