Flink一条datastream sink这两个sink的数据是一致的吗？

在Flink中，如果你将一条DataStream先通过Sink写入HDFS，然后将其转换成Table再次通过Sink写入HDFS，这两个Sink的数据一般来说是不一致的。

这是因为在Flink中，DataStream和Table之间存在转换的过程，而这个过程可能会引入延迟和数据处理的差异。具体来说：

DataStream的Sink是实时写入HDFS的，即数据一旦到达该Sink操作，就会立即写入HDFS。这意味着DataSteam的Sink操作是实时处理的。

将DataStream转换成Table后，Table的Sink操作可能是批处理的，它可能会在一段时间内批量处理数据后才写入HDFS。这导致Table的Sink操作可能存在一定的延迟。

因此，由于DataSteam和Table的Sink操作具有不同的处理方式和延迟特性，这两个Sink的数据一般来说是不一致的。在某些情况下，可以通过调整配置和优化处理逻辑，减小两个Sink之间的数据差异，但无法完全保证数据一致性。

如果需要保证数据的一致性，建议在流转表之前将数据存储到可靠的中间存储系统（如Kafka、RabbitMQ等），然后在Table中使用这个中间存储系统作为Source进行操作，最后再通过Table的Sink写入HDFS。这样可以确保数据的一致性和可靠性。