Flink--6、输出算子(连接到外部系统、文件、kafka、MySQL、自定义Sink)

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  • 1、输出算子(Sink)
    • 1.1 连接到外部系统
    • 1.2 输出到文件
    • 1.3 输出到Kafka
    • 1.4 输出到MySQL(JDBC)
    • 1.4 自定义Sink输出

1、输出算子(Sink)

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储存,为外部应用提供支持。
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1.1 连接到外部系统

Flink的DataStream API专门提供了向外部提供写入数据的方法: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:

Flink--6、输出算子(连接到外部系统、文件、kafka、MySQL、自定义Sink)_第1张图片
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。
Flink--6、输出算子(连接到外部系统、文件、kafka、MySQL、自定义Sink)_第2张图片
除此以外,就需要用户自定义实现sink连接器了。

1.2 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)。
public class SinkFile {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 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");

        // 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();
    }
}

1.3 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

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();
    }
}

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,可以自定义序列化器:
         * 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();
    }
}

运行代码,在Linux主机启动一个消费者,查看是否收到数据

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic ws

1.4 输出到MySQL(JDBC)

(1)添加依赖

<!--mysql驱动 -->
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.27</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-jdbc</artifactId>
    <version>3.1.0-1.17</version>
</dependency>

(2)启动MySQL,在test库下建表

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)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。

1.4 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。
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