实时计算 Flink版使用dinky来运行flinksql为啥没有sink呢？

实时计算 Flink 版使用 Blink Planner（也称为 Dinky）作为 Flink 的 SQL & Table API 的执行引擎，Dinky 是 Flink 在版本1.11及以后引入的一种执行计划器。然而，在某些情况下，可能会发现在 Dinky 中没有特定的 Sink 操作。

这是因为在 Dinky 计划器中，对于 Flink 的 SQL & Table API，不再使用传统的 Sink 操作符。相反，Dinky 使用了更灵活的方式来定义输出目标。输出目标的定义通过在 SQL 或 Table API 中使用 INSERT INTO 语句来指定。INSERT INTO 语句用于将数据流发送到目标系统。

用法示例：

在 SQL 中使用 INSERT INTO：

INSERT INTO outputTable SELECT * FROM inputTable WHERE ...

在 Table API 中使用 insertInto()：

tableEnv.executeSql("CREATE TABLE outputTable (...) WITH (...)");
Table outputTable = tableEnv.from("inputTable").where(...);
outputTable.insertInto("outputTable");

通过使用 INSERT INTO 语句，你可以将数据流定义为输出目标。具体输出目标的配置（如写入数据库、写入文件等），将由相应的 outputTable 的定义来确定。

需要注意的是，Dinky 计划器的很多特性和语法可能与传统的 Flink 计划器（如 Blink 计划器）有所不同。如果你在 Dinky 中遇到了问题或需要进一步了解，建议查阅相关文档和官方资源，或向 Flink 社区寻求支持和指导。

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。

Dinky是阿里巴巴开源的基于Flink的流批一体化数据汇聚、数据同步的实时计算平台。在Dinky中运行Flink SQL，您应该可以在SQL语句中使用INSERT INTO语句来指定输出到哪个表或文件。然而，如果在您的查询中没有看到sink相关的语法，可能是因为某些版本的Dinky不支持某些特定的sink。在这种情况下，建议您检查您的Dinky版本和文档，以确定可用的选项和语法。如果问题依然存在，可能需要寻求专业的技术支持或者考虑升级到支持所需功能的Dinky版本。