Dinky是一个基于Apache Flink的数据集成工具，它可以帮助你将数据从源系统移动到目标系统。然而，Dinky本身并不直接支持Flink SQL Sink，因为它主要关注的是数据的抽取和转换，而不是数据的写入。
如果你想要使用Dinky将数据写入到Flink SQL中，你可能需要使用Dinky的"toFlink"功能，它将数据转换为Flink DataStream，然后你可以使用Flink DataStream API将数据写入到Flink SQL中。
以下是一个基本的示例：
from dinky import Dinky
import pyflink as flink
# 创建一个Dinky实例
dinky = Dinky()
# 创建一个Flink执行环境
env = flink.execution_mode(mode='local', parallelism=1)
# 创建一个Flink DataStream
ds = env.from_collection('my_source', type_info=types.TupleTypeInfo(types.StringTypeInfo(), types.IntegerTypeInfo()))
# 使用Dinky将数据转换为Flink DataStream
converted_ds = dinky.to_flink(ds)
# 将数据写入到Flink SQL
sink_config = {
'connector': 'filesystem', 'path': 'file:///tmp/output'}
converted_ds.sink(sink_config).name('my_sink').execute()
在这个示例中，我们首先创建了一个Dinky实例和一个Flink执行环境。然后，我们创建了一个Flink DataStream，并使用Dinky将其转换为另一个Flink DataStream。最后，我们将转换后的数据写入到Flink SQL。
请注意，这只是一个基本的示例，你可能需要根据你的具体需求进行修改。
