1.1 Data Sink 数据输出
经过一系列Transformation转换操作后，最后一定要调用Sink操作，才会形成一个完整的DataFlow拓扑。只有调用了Sink操作，才会产生最终的计算结果，这些数据可以写入到的文件、输出到指定的网络端口、消息中间件、外部的文件系统或者是打印到控制台。
1.1.1 print 打印
打印是最简单的一个Sink，通常是用来做实验和测试时使用。如果想让一个DataStream输出打印的结果，直接可以在该DataStream调用print方法。另外，该方法还有一个重载的方法，可以传入一个字符，指定一个Sink的标识名称，如果有多个打印的Sink，用来区分到底是哪一个Sink的输出。
package cn._51doit.flink.day02;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext;import org.apache.flink.configuration.Configuration;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;import org.apache.flink.util.Collector;public class PrintSinkDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { //local模式默认的并行度是当前机器的逻辑核的数量
Configuration configuration = new Configuration();
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration); int parallelism0 = env.getParallelism();
System.out.println("执行环境默认的并行度：" + parallelism0);
DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("cs-28-86", 8888); //获取DataStream的并行度
int parallelism = lines.getParallelism();
System.out.println("SocketSource的并行度：" + parallelism);
lines.print(); //lines.addSink(new MyPrintSink()).name("my-print-sink");
env.execute();
} public static class MyPrintSink extends RichSinkFunction<String> { private int indexOfThisSubtask;
@Override public void open(Configuration parameters) throws Exception {
RuntimeContext runtimeContext = getRuntimeContext();
indexOfThisSubtask = runtimeContext.getIndexOfThisSubtask();
}
@Override public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
System.out.println(indexOfThisSubtask + 1 + "> " + value);
}
}
}
下面的结果是WordCount例子中调用print Sink输出在控制台的结果，细心的读者会发现，在输出的单词和次数之前，有一个数字前缀，我这里是1~4，这个数字是该Sink所在subtask的Index + 1。有的读者运行的结果数字前缀是1~8，该数字前缀其实是与任务的并行度相关的，由于该任务是以local模式运行，默认的并行度是所在机器可用的逻辑核数即线程数，我的电脑是2核4线程的，所以subtask的Index范围是0~3，将Index + 1，显示的数字前缀就是1~4了。这里在来仔细的观察一下运行的结果发现：相同的单词输出结果的数字前缀一定相同，即经过keyBy之后，相同的单词会被shuffle到同一个subtask中，并且在同一个subtask的同一个组内进行聚合。一个subtask中是可能有零到多个组的，如果是有多个组，每一个组是相互独立的，累加的结果不会相互干扰。
1.1.2 writerAsText 以文本格式输出
已writer开头的sink 现在基本都已过时了；
该方法是将数据以文本格式实时的写入到指定的目录中，本质上使用的是TextOutputFormat格式写入的。每输出一个元素，在该内容后面同时追加一个换行符，最终以字符的形式写入到文件中，目录中的文件名称是该Sink所在subtask的Index + 1。该方法还有一个重载的方法，可以额外指定一个枚举类型的参数writeMode，默认是WriteMode.NO_OVERWRITE，如果指定相同输出目录下有相同的名称文件存在，就会出现异常。如果是WriteMode.OVERWRITE，会将以前的文件覆盖。
package cn._51doit.flink.day02;import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext;import org.apache.flink.configuration.Configuration;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;public class WriteSinkDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { //local模式默认的并行度是当前机器的逻辑核的数量
Configuration configuration = new Configuration();
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration); int parallelism0 = env.getParallelism();
System.out.println("执行环境默认的并行度：" + parallelism0);
DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("localhost", 8888); //获取DataStream的并行度
int parallelism = lines.getParallelism();
System.out.println("SocketSource的并行度：" + parallelism);
lines.writeAsText("file:///Users/xing/Desktop/out");
env.execute();
} public static class MyPrintSink extends RichSinkFunction<String> { private int indexOfThisSubtask;
@Override public void open(Configuration parameters) throws Exception {
RuntimeContext runtimeContext = getRuntimeContext();
indexOfThisSubtask = runtimeContext.getIndexOfThisSubtask();
}
@Override public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
System.out.println(indexOfThisSubtask + 1 + "> " + value);
}
}
}
1.1.3 writeAsCsv 以csv格式输出
该方法是将数据以csv格式写入到指定的目录中，本质上使用的是CsvOutputFormat格式写入的。每输出一个元素，在该内容后面同时追加一个换行符，最终以csv的形式(类似Excel的格式，字段和字段之间用逗号分隔)写入到文件中，目录中的文件名称是该Sink所在subtask的Index + 1。需要说明的是，该Sink并不是将数据实时的写入到文件中，而是有一个BufferedOutputStream，默认缓存的大小为4096个字节，只有达到这个大小，才会flush到磁盘。另外程序在正常退出，调用Sink的close方法也会flush到磁盘。
DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = wordAndOne.keyBy(0).sum(1); result.writeAsCsv(path);
1.1.4 writeUsingOutputFormat 以指定的格式输出
该方法是将数据已指定的格式写入到指定目录中，该方法要传入一个OutputFormat接口的实现类，该接口有很多已经实现好了的实现类，并且可以根据需求自己实现，所以该方法更加灵活。writeAsText和writeAsCsv方法底层都是调用了writeUsingOutputFormat方法。
DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = wordAndOne.keyBy(0).sum(1); result.writeUsingOutputFormat(new TextOutputFormat<>(new Path(path));
1.1.5 writeToSocket 输出到网络端口
该方法是将数据输出到指定的Socket网络地址端口。该方法需要传入三个参数：第一个为ip地址或主机名，第二个为端口号，第三个为数据输出的序列化格式SerializationSchema。输出之前，指定的网络端口服务必须已经启动。
DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream(“localhost”, 8888); lines.writeToSocket(“localhost”, 9999, new SimpleStringSchema());
1.1.6 RedisSink
该方法是将数据输出到Redis数据库中，Redis是一个基于内存、性能极高的NoSQL数据库，数据还可以持久化到磁盘，读写速度快，适合存储key-value类型的数据。Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。Flink实时计算出的结果，需要快速的输出存储起来，要求写入的存储系统的速度要快，这个才不会造成数据积压。Redis就是一个非常不错的选择。
首先在maven项目中的pom.xml中添加Redis Sink的依赖。
<!-- redis 依赖--><dependency>
<groupId>org.apache.bahir</groupId>
<artifactId>flink-connector-redis_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>1.1-SNAPSHOT</version></dependency>
接下来就是定义一个类（或者静态内部类）实现RedisMapper即可，需要指定一个泛型，这里是Tuple2<String, Integer>，即写入到Redis中的数据的类型，并实现三个方法。第一个方法是getCommandDescription方法，返回RedisCommandDescription实例，在该构造方法中可以指定写入到Redis的方法类型为HSET，和Redis的additionalKey即value为HASH类型外面key的值；第二个方法getKeyFromData是指定value为HASH类型对应key的值；第三个方法geVauleFromData是指定value为HASH类型对应value的值。
在使用之前，先new FlinkJedisPoolConfig，设置Redis的ip地址或主机名、端口号、密码等。然后new RedisSink将准备好的conf和RedisWordCountMapper实例传入到其构造方法中，最后调用DataStream的addSink方法，将new好的RedisSink作为参数传入。
package cn._51doit.flink.day02;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink;import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig;import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommand;import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommandDescription;import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisMapper;import org.apache.flink.util.Collector;/**
* 从指定的socket读取数据，对单词进行计算，将结果写入到Redis中 */public class RedisSinkDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { //创建Flink流计算执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //创建DataStream //Source
DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("cs-28-86", 8888); //调用Transformation开始 //调用Transformation
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> wordAndOne = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {
String[] words = line.split(" "); for (String word : words) { //new Tuple2<String, Integer>(word, 1)
collector.collect(Tuple2.of(word, 1));
}
}
}); //分组
KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyed = wordAndOne.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
@Override public String getKey(Tuple2<String, Integer> tp) throws Exception { return tp.f0;
}
}); //聚合
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> summed = keyed.sum(1); //Transformation结束 //调用Sink //summed.addSink()
FlinkJedisPoolConfig conf = new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("localhost").setDatabase(0).build();
summed.addSink(new RedisSink<Tuple2<String, Integer>>(conf, new RedisWordCountMapper())); //启动执行
env.execute("StreamingWordCount");
} public static class RedisWordCountMapper implements RedisMapper<Tuple2<String, Integer>> {
@Override public RedisCommandDescription getCommandDescription() { return new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET, "WORD_COUNT");
}
@Override public String getKeyFromData(Tuple2<String, Integer> data) { return data.f0;
}
@Override public String getValueFromData(Tuple2<String, Integer> data) { return data.f1.toString();
}
}
}
1.1.7 KafkaSink
在实际的生产环境中，经常会有一些场景，需要将Flink处理后的数据快速地写入到一个分布式、高吞吐、高可用、可用保证Exactly Once的消息中间件中，供其他的应用消费处理后的数据。Kafka就是Flink最好的黄金搭档，Flink不但可以从Kafka中消费数据，还可以将处理后的数据写入到Kafka，并且吞吐量高、数据安全、可以保证Exactly Once等。
Flink可以和Kafka多个版本整合，比如0.11.x、1.x、2.x等，从Flink1.9开始，使用的是kafka 2.2的客户端，所以这里使用kafka的版本是2.2.2，并且使用最新的API。
下面的例子就是将数据写入到Kafka中，首先要定义一个类实现KafkaSerializationSchema接口，指定一个泛型，String代表要写入到Kafka的数据为String类型。该类的功能是指定写入到Kafka中数据的序列化Schema，需要重写serialize方法，将要写入的数据转成二进制数组，并封装到一个ProducerRecord中返回。
package cn._51doit.flink.day02;import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext;import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;import org.apache.flink.configuration.Configuration;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;public class KafkaSinkDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { //local模式默认的并行度是当前机器的逻辑核的数量
Configuration configuration = new Configuration();
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration); int parallelism0 = env.getParallelism();
System.out.println("执行环境默认的并行度：" + parallelism0);
DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("cs-28-86", 8888); //获取DataStream的并行度
int parallelism = lines.getParallelism();
System.out.println("SocketSource的并行度：" + parallelism); //lines.writeAsText("file:///Users/xing/Desktop/out");
FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>( "cs-28-87:9092,cs-28-88:9092,cs-28-89:9092", "wordcount18", new SimpleStringSchema()
);
lines.addSink(kafkaProducer);
env.execute();
}
}
启动nc –lk 8888 ,然后启动上述代码程序；
在nc窗口中输入数据，使用kafka可以消费到；
kafka消费wordcount18的topic：
[root@cs-28-88 ~]# kafka-console-consumer –zookeeper cs-28-88:2181 –topic wordcount18
然后将Kafka相关的参数设置到Properties中，再new FlinkKafkaProducer，将要写入的topic名称、Kafka序列化Schema、Properties和写入到Kafka的Semantic语义作为FlinkKafkaProducer构造方法参数传入。最好调用addSink方法将FlinkKafkaProducer的引用传入到该方法中。虽然下面的代码指定了EXACTLY_ONCE语义，但是没有开启Checkpointing，是没法实现的。具有怎样实现Exactly Once，会在后面原理深入的章节进行讲解。
1.1.8 StreamFileDataSink
实时处理的数据，有一些场景要输出到其他分布式文件系统中，比如Hadoop HDFS、Amazon S3 （Simple Storage Service）、Aliyun OSS（Object Storage Service）等。因为这些分布式文件系统都具有高可用、可扩展、多副本、存储海量数据等特点。存储到分布式文件系统的数据，就可以做一些离线的数据分析，比如离线的数仓、数据挖掘、机器学习等。
从Flink 1.9开始，原来的Bucketing Sink已经标记为过时，在未来的版本将会被移除。推荐使用StreamFileDataSink，该Sink不但可以将数据写入到各种文件系统中，可以保证Exacly Once语义，还支持以列式存储的格式写入，功能更强大。
下面的例子是将数据写入到HDFS中，首先在maven项目的pom.xml文件引入HDFS文件系统的依赖：
<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-filesystem_2.12</artifactId> <version>1.12-SNAPSHOT</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.6.0</version></dependency>
通过DefaultRollingPolicy这个工具类，指定文件滚动生成的策略。这里设置的文件滚动生成策略有两个，一个是距离上一次生成文件时间超过30秒，另一个是文件大小达到100 mb。这两个条件只要满足其中一个即可滚动生成文件。然后StreamingFileSink.forRowFormat方法将文件输出目录、文件写入的编码传入，再调用withRollingPolicy关联上面的文件滚动生成策略，接着调用build方法构建好StreamingFileSink，最后将其作为参数传入到addSink方法中。
1.1.9 JDBCSink
package cn._51doit.flink.day02;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcConnectionOptions;import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.util.Collector;/**
* 从指定的socket读取数据，对单词进行计算，最后将结果写入到MySQL */public class JDBCSinkDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { //创建Flink流计算执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(5000); //创建DataStream //Source
DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("cs-28-86", 8888); //调用Transformation开始 //调用Transformation
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> wordAndOne = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {
String[] words = line.split(" "); for (String word : words) { //new Tuple2<String, Integer>(word, 1)
collector.collect(Tuple2.of(word, 1));
}
}
}); //分组
KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyed = wordAndOne.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
@Override public String getKey(Tuple2<String, Integer> tp) throws Exception { return tp.f0;
}
}); //聚合
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> summed = keyed.sum(1);
summed.addSink(JdbcSink.sink( "INSERT INTO t_wordcount (word, counts) VALUES (?, ?) ON DUPLICATE KEY UPDATE counts = ?",
(ps, t) -> {
ps.setString(1, t.f0);
ps.setInt(2, t.f1);
ps.setInt(3, t.f1);
}, new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
.withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?characterEncoding=utf-8")
.withDriverName("com.mysql.jdbc.Driver")
.withUsername("root")
.withPassword("123456")
.build())); //启动执行
env.execute("StreamingWordCount");
}
}
转自：https://www.cnblogs.com/weiyiming007/p/15891483.html