Flink教程（08）- Flink批流一体API（Sink示例）-阿里云开发者社区

Flink教程（08）- Flink批流一体API（Sink示例）

2023-11-20 85

版权

本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

本文涉及的产品

云数据库 RDS MySQL，集群系列 2核4GB

RDS MySQL Serverless 基础系列，0.5-2RCU 50GB

实时计算 Flink 版，5000CU*H 3个月

简介： Flink教程（08）- Flink批流一体API（Sink示例）

01 引言

在前面的博客，我们已经对Flink的程序模型里的Transformation使用有了一定的了解了，有兴趣的同学可以参阅下：

本文开始继续讲解Flink程序模型对里面的Sink。

02 Sink

贴上一张官方对于sink的描述：

可以看到sink分为如下几类：

writeAsText()：基于文件的sink
print()/printToErr()：基于控制台的sink
addSink：自定义的sink

2.1 基于控制台和文件的Sink

2.1.1 API

API如下：

ds.print ：直接输出到控制台
ds.printToErr()：直接输出到控制台，用红色
ds.writeAsText(“本地/HDFS的path”,WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1)

注意：在输出到path的时候，可以在前面设置并行度,如果

并行度>1,则path为目录
并行度=1,则path为文件名

2.1.2 示例代码

/**
 * @author : YangLinWei
 * @createTime: 2022/3/7 4:29 下午
 * <p>
 * 1.ds.print 直接输出到控制台
 * 2.ds.printToErr() 直接输出到控制台,用红色
 * 3.ds.collect 将分布式数据收集为本地集合
 * 4.ds.setParallelism(1).writeAsText("本地/HDFS的path",WriteMode.OVERWRITE)
 */
public class SinkDemo01 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.source
        //DataStream<String> ds = env.fromElements("hadoop", "flink");
        DataStream<String> ds = env.readTextFile("data/input/words.txt");
        //3.transformation
        //4.sink
        ds.print();
        ds.printToErr();
        ds.writeAsText("data/output/test", FileSystem.WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(2);
        //注意:
        //Parallelism=1为文件
        //Parallelism>1为文件夹
        //5.execute
        env.execute();
    }
}

可以看到生成了两个文件：

2.2 自定义Sink

需求：将Flink集合中的数据通过自定义Sink保存到MySQL;

示例代码如下：

/**
 * sink-custom
 *
 * @author : YangLinWei
 * @createTime: 2022/3/7 4:34 下午
 */
public class SinkDemo02 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.Source
        DataStream<Student> studentDS = env.fromElements(new Student(null, "jim", 18));
        //3.Transformation
        //4.Sink
        studentDS.addSink(new MySQLSink());
        //5.execute
        env.execute();
    }
    @Data
    @NoArgsConstructor
    @AllArgsConstructor
    public static class Student {
        private Integer id;
        private String name;
        private Integer age;
    }
    public static class MySQLSink extends RichSinkFunction<Student> {
        private Connection conn = null;
        private PreparedStatement ps = null;
        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            //加载驱动,开启连接
            //Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
            conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/big_data", "root", "123456");
            String sql = "INSERT INTO `t_student` (`id`, `name`, `age`) VALUES (null, ?, ?)";
            ps = conn.prepareStatement(sql);
        }
        @Override
        public void invoke(Student value, Context context) throws Exception {
            //给ps中的?设置具体值
            ps.setString(1, value.getName());
            ps.setInt(2, value.getAge());
            //执行sql
            ps.executeUpdate();
        }
        @Override
        public void close() throws Exception {
            if (conn != null) conn.close();
            if (ps != null) ps.close();
        }
    }
}

查看数据库，可以看到添加了一条数据：

04 文末

本文主要讲解Flink批流一体API中的Sink用法，谢谢大家的阅读，本文完！

Flink教程（08）- Flink批流一体API（Sink示例）

01 引言