Flink的sink實戰之一：初探
阿新 • • 發佈：2020-11-08
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### 關於sink
下圖來自Flink官方，紅框中就是sink，可見實時資料從Source處開始，在Transformation階段完成業務邏輯後在sink結束，因此sink可以用來處理計算結果，例如控制檯輸出或者儲存資料庫：
### 關於《Flink的sink實戰》系列文章
本文是《Flink的sink實戰》的第一篇，旨在初步瞭解sink，通過對基本API和addSink方法的分析研究，為後續的編碼實戰打好基礎；
### 全系列連結
1. [《Flink的sink實戰之一：初探》](https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/105597628)
2. [《Flink的sink實戰之二：kafka》](https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/105598224)
3. [《Flink的sink實戰之三：cassandra3》](https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/105598968)
4. [《Flink的sink實戰之四：自定義》](https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/105599511)
### 從一段例項程式碼開始
1. 下面是個簡單的flink應用程式碼，紅框中的print方法就是sink操作：
2. 下圖是官方給出的sink方式，都是DataStream類的API，直接呼叫即可實現sink，剛才程式碼中的print就是其中一個：
3. 接下來看看上圖中API的原始碼，先看print方法，在DataStream.java中，如下，實際上是呼叫了addSink方法，入參是PrintSinkFunction：
4. 另一個常用API是writeAsText，原始碼如下，呼叫了writeUsingOutputFormat方法：
5. 追蹤writeUsingOutputFormat發現也是呼叫了addSink，入參是OutputFormatSinkFunction：
6. print和writeAsText背後都在呼叫addSink，那麼另一個常用的writeAsCsv方法呢？莫非也是呼叫addSink？開啟一看果然，和writeAsText一樣呼叫了writeUsingOutputFormat，而該方法裡面就是在呼叫addSink：
7. 綜上所述，data sink的關鍵就是addSink的入參，即SinkFunction介面的實現，通過類圖直觀看到常見的sink能力是如何實現的：
8. 從上圖可見抽象類RichSinkFunction與各種sink能力的關係十分緊密，我們應該重點關注它，在類圖上展示方法簽名，如下圖：
9. 如上圖所示，RichSinkFunction本身沒有內容，但是它實現SinkFunction，繼承AbstractRichFunction，是RichFunction和SinkFunction這兩種特性的結合；
10. RichFunction的特性在前面的[《Flink的DataSource三部曲》](https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/105467076)中已經瞭解，就是資源的open和close；
11. SinkFunction的特性呢？顯然是用來處理計算結果的，類圖上顯示的是兩個invoke方法，來看看官方的PrintSinkFunction.java：
12. writer.write(record)的原始碼在PrintSinkOutputWriter.java，如下所示：
### 小結
至此，我們已經對Flink的sink有了基本瞭解：
1. 負責實時計算結果的處理(如輸出或持久化)；
2. 主要實現方式是呼叫DataStream.addSink方法；
3. 各種sink能力的實現，主要途徑是實現addSink方法的入參定義的介面；
後面的章節，一起進行sink方面的編碼實戰吧，實戰的方向：體驗官方提供的sink能力，自定義sink能力實現；
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