Flink-输出算子(Sink)使用

5.5 输出算子

5.5.1 概述

1. 调用print是返回输出类，作为最后一环sink存在

该方法创建了一个PrintSinkFunction 操作，然后作为addSink方法的参数

PrintSinkFunction这个类继承自RichSinkFunction富函数类

2. RichSinkFunction类
   

• 继承了AbstractRichFunction富函数类

因此就可以调用富函数类(是一个实现类)的声明周期方法，例如open，close，以及获取运行时上下文，运行环境，定义状态等等

• RichSinkFunction类同时也实现了SinkFunction这个接口，所以本质上也是SinkFunction

• SinkFunction接口的抽象方法有invoke，传入是value，以及当前的上下文

3. 关系图

4. 如果需要自定义输出算子
   

可以调用DataStream的addSink方法

然后传入自己实现的SinkFunction

5. flink提供的第三方系统连接器

5.5.2 输出到文件

1. StreamingFileSink流文件输出类

• 来源

继承RichSinkFunction类，并实现CheckpointedFunction，CheckpointListener(检查点)

• 创建实例

在StreamingFileSink类中调用forRowFormat()方法传入Path以及Encoder返回StreamingFileSink.DefaultBulkFormatBuilder，DefaultBulkFormatBuilder是一个静态类并继承RowFormatBuilder类，RowFormatBuilder类又继承BucketsBuilder类，底层将数据写入bucket(桶)，桶里面分大小存储分区文件，实现了分布式存储

使用Builder构建器构建

RowFormatBuilder是行编码

BulkFormatBuilder是列存储编码格式

• 关系图
  

• 代码

public class SinkToFileTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(4);

        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(new Event("Mary", "./home", 1000L),
                new Event("Bob", "./cart", 2000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=100", 3000L),
                new Event("Bob", "./prod?id=1", 3300L),
                new Event("Alice", "./prod?id=200", 3000L),
                new Event("Bob", "./home", 3500L),
                new Event("Bob", "./prod?id=2", 3800L),
                new Event("Bob", "./prod?id=3", 4200L));


        //2.为了得到并传入SinkFunction，需要构建StreamingFileSink的一个对象
        //调用forRowFormat方法或者forBulkformat方法得到一个DefaultRowFormatBuilder
            //  其中forBulkformat方法前面还有类型参数，以及传参要求一个目录名称，一个编码器
                //写入文件需要序列化，需要定义序列化方法并进行编码转换，当成Stream写入文件
        //然后再使用builder创建实例
        StreamingFileSink<String> streamingFileSink = StreamingFileSink.<String>forRowFormat(new Path("./output"),new SimpleStringEncoder<>("UTF-8"))
                .withRollingPolicy(//指定滚动策略，根据事件或者文件大小新产生文件归档保存
                        DefaultRollingPolicy.builder()//使用builder构建实例
                                .withMaxPartSize(1024 * 1024 * 1024)
                                .withRolloverInterval(TimeUnit.MINUTES.toMinutes(15))//事件间隔毫秒数
                                .withInactivityInterval(TimeUnit.MINUTES.toMinutes(15))//当前不活跃的间隔事件，隔多长事件没有数据到来
                                .build()
                )
                .build();
        //1.写入文件调用addSink()方法，并传入SinkFunction
        stream
                .map(data -> data.toString())//把Event类型转换成String
                .addSink(streamingFileSink);

        env.execute();

    }
}

• 结果

5.5.3 输出到kafka

构造FlinkKafkaProducer类传入三个参数：brokerList(主机+端口号)和topicId(topic)以及serializationSchema(编码序列化)完成构造

1. 代码

public class SinkToKafka {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        //1.从kafka中读取数据
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers","hadoop2:9092");
        properties.setProperty("group.id", "consumer-group");

        DataStreamSource<String> kafkaStream = env.addSource(
                new FlinkKafkaConsumer<String>("clicks", new SimpleStringSchema(), properties));

        //2.用flink进行简单的etl处理转换
        SingleOutputStreamOperator<String> result = kafkaStream.map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {

                String[] fields = value.split(",");
                return new Event(fields[0].trim(), fields[1].trim(), Long.valueOf(fields[2].trim())).toString();

            }
        });

        //3.结果数据写入kafka
            //FlinkKafkaProducer传参borckList，topicid,序列化
        result.addSink(new FlinkKafkaProducer<String>(
                "hadoop2:9092","events",new SimpleStringSchema()));

        env.execute();
    }
}

2. kafka输出结果

5.5.4 输出到redis

1. 引入依赖

<dependency>
 <groupId>org.apache.bahirgroupId>
 <artifactId>flink-connector-redis_2.11artifactId>
 <version>1.0version>
dependency>

2. 分析

• RedisSink类分析

RedisSink类继承自RichSinkFunction

• 参数分析

去调构造方法，传入redis集群的配置FlinkJedisConfigBase以及RedisMapper写入命令

new FlinkJedisConfigBase的时候，可以使用FlinkJedisPoolConfig没毛病，直接继承的FlinkJedisConfigBase

FlinkJedisConfigBase是一个接口

实例FlinkJedisPoolConfig的时候也是使用的构造器Builder()的设计模式即，同样再使用.build实例它

• 第二个参数分析

RedisMapper是一个接口

自定义一个实现类并重写方法getCommandDescription(),getKeyFromData(Event data),getValueFromData(Event data)

• 关系图

3. 代码

public class SinkToRedis {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        //1.输入ClickSource是自定义输入
        DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());


        //2.创建一个jedis连接配置
        //FlinkJedisPoolConfig直接继承的FlinkJedisConfigBase
        FlinkJedisPoolConfig config = new FlinkJedisPoolConfig.Builder()
                .setHost("hadoop2")
                .build();



        //3.写入redis
        stream.addSink(new RedisSink<>(config,new MyRedisMapper()));

        env.execute();

    }

    //3.自定义类实现 redisMapper接口
    public static class MyRedisMapper implements RedisMapper<Event>{

        @Override
        //返回一个redis命令的描述
        public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
            return new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET,"clicks");//写入哈希表
        }

        @Override
        //把key定义成user
        public String getKeyFromData(Event data) {
            return data.user;
        }

        @Override
        //把value定义成url
        public String getValueFromData(Event data) {
            return data.url;
        }
    }
}

4. 结果

运行redis

[hadoop1@hadoop2 redis]$ ./src/redis-server 
    
[hadoop1@hadoop2 bin]$ pwd
/usr/local/bin

5.5.5 输出到ElasticSearch

1. 引入依赖

<dependency>
 <groupId>org.apache.flinkgroupId> 
<artifactId>flink-connector-elasticsearch6_${scala.binary.version}artifact
Id>
<version>${flink.version}version>
dependency>

2. 分析

• ElasticsearchSink类分析

ElasticsearchSink类继承ElasticsearchSinkBase抽象类，ElasticsearchSinkBase抽象类继承RichSinkFunction接口

• 实例

---

ElasticsearchSink类调用Builder()传入参数是List和ElasticsearchSinkFunction

---

HttpHost需要参数主机名和端口号

是一个接口，写一个实现类重写他的方法，写入逻辑

• 关系图
  

3. 代码

public class SinToES {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        //1.输入
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(new Event("Mary", "./home", 1000L),
                new Event("Bob", "./cart", 2000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=100", 3000L),
                new Event("Bob", "./prod?id=1", 3300L),
                new Event("Alice", "./prod?id=200", 3000L),
                new Event("Bob", "./home", 3500L),
                new Event("Bob", "./prod?id=2", 3800L),
                new Event("Bob", "./prod?id=3", 4200L));



        
        //2.定义hosts的列表
        ArrayList<HttpHost> httpHosts = new ArrayList<>();
        httpHosts.add(new HttpHost("hadoop",9200));

        //3.定义ElasticsearchSinkFunction,是个接口，重写process方法
        //向es发送请求，并插入数据
        ElasticsearchSinkFunction<Event> elasticsearchSinkFunction = new ElasticsearchSinkFunction<Event>() {
            @Override
            //输入，运行上下文，发送任务请求
            public void process(Event element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) {
                HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
                map.put(element.user, element.url);

                //构建一个indexrequest
                IndexRequest request = Requests.indexRequest()
                        .index("clicks")
                        .type("types")
                        .source(map);

                indexer.add(request);
            }
        };

        //4.写入es
        //传入参数是List和ElasticsearchSinkFunction
        stream.addSink(new ElasticsearchSink.Builder<>(httpHosts,elasticsearchSinkFunction).build());

        env.execute();

    }
}

3. 结果

5.5.6 输入到Mysql

1. 引入依赖

<dependency>
 <groupId>org.apache.flinkgroupId>
 <artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}artifactId>
 <version>${flink.version}version>
dependency>
<dependency>
 <groupId>mysqlgroupId>
 <artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
 <version>5.1.47version>
dependency>

2. 分析

• JdbcSink来源

无继承，无实现

定义了sink方法，三个参数，sql，JdbcStatementBuilder构造，JdbcConnectionOptions等sql的连接配置，然后返回SinkFunction

• 参数分析

JdbcStatementBuilder是个接口，实现了BiConsumerWithException接口

单一抽象方法accept()，lambda使用

构造器私有，因此调用JdbcConnectionOptionsBuilder.build()进行实例化

• 关系图

3. 代码

public class SinkToMysql {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        //1.输入
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(new Event("Mary", "./home", 1000L),
                new Event("Bob", "./cart", 2000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=100", 3000L),
                new Event("Bob", "./prod?id=1", 3300L),
                new Event("Alice", "./prod?id=200", 3000L),
                new Event("Bob", "./home", 3500L),
                new Event("Bob", "./prod?id=2", 3800L),
                new Event("Bob", "./prod?id=3", 4200L));

        //三个参数，sql，JdbcStatementBuilder构造，JdbcConnectionOptions等sql的连接配置
        stream.addSink(JdbcSink.sink(
                "INSERT INTO clicks (user,url) VALUES(?,?)",
                ((statement,event)->{
                    statement.setString(1,event.user);
                    statement.setString(2,event.url);
                }),
                new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
                        .withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test2")
                        .withDriverName("com.mysql.jdbc.Driver")
                        .withUsername("root")
                        .withPassword("123456")
                        .build()
        ));

        env.execute();

    }
}

3. mysql前期准备

• 创建mysql的test2
• 创建clicks表

mysql> create table clicks(
    -> user varchar(20) not null,
    -> url varchar(100) not null);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

4. 结果

5.5.7 自定义Sink输出

1. 分析

调用DataStream的addSink()方法，并传入自定义好的SinkFunction（采用富函数类），重写关键方法invoke()，并且重写富函数类的生命周期相关方法open和close

2. 导入依赖

<dependency>
 <groupId>org.apache.hbasegroupId>
 <artifactId>hbase-clientartifactId>
 <version>${hbase.version}version>
dependency>

3. 代码

略