Flink StreamFileSink与BucketingSink的区别

一、共同点

• 都是继承自 org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction
• 都可以将分区文件，以桶的形式写入文件系统
• 都可以设置桶的命名、滚动策略、写入方式、检查间隔等
• 默认的桶名称，都是以系统时间yyyy-MM-dd--HH
• 文件有三种状态：in-progress，pending 和 finished。

二、不同点

1、StreamFileSink

• 输出使用的是OutputStream，以字节流的形式输出，直接对byte[]进行操作，不会更改任何信息，真实的反映数据内容。
• 间隔检查时间， 是以系统时间0秒时刻开始算的。如10:00:10运行程序，inactivityInterval=300s，bucketCheckInterval=60s，最后一次写入时间是10:05:30。则在10:11:00时，将in-process文件转为正式文件。
• 默认的文件大小是128M，默认的滚动写入新文件的时间是60s。

2、BucketingSink

• 输出使用的是Writer，以字符流的形式输出，需要使用缓冲区。
• 间隔检查时间， 是以运行时间开始算的。如10:00:10运行程序，inactiveBucketThreshold=300s，inactiveBucketCheckInterval=60s，最后一次写入时间是10:05:30。则在10:11:10时，将in-process文件转为正式文件。
• 可以设置文件的前缀和后缀。
• 默认的文件大小是384M，默认的滚动写入新文件的时间是 Long.MAX_VALUE。
• 需要启用checkpoint，否则数据会一直在缓冲区中。直到到达滚动阀值时，才会把数据写到文件中，文件状态由in-process，转为pending，不会转为finished。

三、问答

Q1：三种文件状态是如何转换的？

A：当记录来的时候，会根据Bucket目录路径设置，创建一个文件，文件会以下划线"_"开头，in-process结尾。此时，数据还在内存中，不会刷到文件系统。当checkpoint的时候，会将内存的数据刷到文件系统。当文件需要进行翻滚，但是还未到达checkpoint时，会将该目录下的in-process文件rename成以下划线"_"开头，in-appending结尾的文件。当收到checkpoint完成时的事件，会将该目录下in-appending文件最终转化成finished文件。

Q2：数据何时刷到文件系统？

A：当checkpoint完成的时候，会将内存数据落到文件系统。

Q3：出现异常时，Kafka如何容错？

A：出现异常时，当前内存中的数据将会丢失。Kafka Source的offset将会重置到上一个checkpoint的offset重新消费，并且创建新文件。

 

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