大佬们 你们数据从source出来后 经过转子做操作 还能进入sink吗？

当然可以，数据从Source出来后，经过一系列的转换操作（例如筛选、映射、聚合等），是完全能够正常进入Sink的。这一流程是大数据处理中非常典型的数据流处理模式，在Apache Flink中被广泛应用。

在Flink应用中，数据流通常遵循以下路径： 1. Source：数据源是数据流的起点，如Kafka、文件系统或数据库等。根据配置的并行度和具体需求，数据会被分成多个并行的流开始处理。

1. Transformations（转换操作）：数据从Source读取后，会通过一系列的转换操作进行处理，这些操作包括但不限于map（数据映射）、filter（数据过滤）、keyBy/window（窗口聚合）等。此阶段可以根据业务逻辑定制化数据处理流程，同时，对于性能瓶颈或与第三方交互的算子，可能需要适当调整并行度以优化性能和避免反压问题。

2. Sink：经过转换处理后的数据最终流向Sink，即数据的目的地，如另一个数据库、文件系统或消息队列等。Sink端的并行度设置需考虑下游系统的承受能力，避免因写入压力过大导致下游服务不稳定。同时，如果Sink支持Chain操作，保持与上下游一致的并行度有助于提高效率。

综上所述，数据从Source经过转换处理后进入Sink是标准且可行的数据处理流程，只需合理配置各环节的并行度及考虑到上下游系统的兼容性和性能要求即可实现高效稳定的数据流转。