Flink - Sink

Flink - Sink

在说sink前，我们提一句flink数据传输重分区，也是DataStream内所拥有方法。

• shuffle：设置DataStream的分区，以便输出元素随机地均匀地移至下一个操作。
• keyby：创建一个新的KeyedStream，使用提供的key进行分区
• global：设置DataStream的分区，以便输出值全部转到下一个处理运算符的第一个实例。用这个请小心设置，因为这可能会导致严重的性能瓶颈在应用程序中.
• rebalance：设置DataStream的分区，以便输出元素以轮询方式平均分配给下一个操作的实例

Sink

Flink没有类似spark中foreach方法，让用户进行迭代操作。虽有对外的输出操作都要利用sink完成。最后通过类似方式完成整个任务最终输出操作：

stream.addSink(new MySink(xxx))

官方提供了一部分框架的sink,也可自定义实现sink

1.10版本提供的sink

• Apache Kafka(source/sink)
• Apache Cassandra(sink)
• Amazom Kinesis Streams (source/sink)
• Elasticsearch(sink)
• Hadoop FileSystem(sink)
• RabbitMQ(source/sink)
• Apache NiFi(source/sink)
• Twitter Streaming API(source)

三方框架(Apache Bahir)提供的sink

• Apache ActiveMQ(source/sink)
• Apache Flume(sink)
• Redis(sink)
• Akka(sink)
• Netty(source)

Flink-1.12.0提供的sink

案例中变量值

<flink.version>1.12.0flink.version>		
<scala.binary.version>2.11scala.binary.version>

Kafka

flink - kafka 依赖坐标导入

<dependency>
    <groupId>org.apache.flinkgroupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_2.12artifactId>
    <version>1.12.0version>
dependency>

案例代码 -> 基于Flink 1.12.0版本

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStream<String> filedata = env.readTextFile("data/temps.txt");

        DataStream<String> mapDataStream = filedata.map(new MapFunction<String, String>() {
   
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
   
                String[] split = value.split(",");
                return new TempInfo(split[0],new Long(split[1]),new Double(split[2])).toString();
            }
        });

        mapDataStream.addSink(new FlinkKafkaProducer<String>("localhost:9092"