Flink out文件里面的内容再哪里定义啊？为什么我终端的东西没有写进去？

在 Apache Flink 中，"out" 文件通常是指 Flink 作业的日志文件。Flink 任务的日志输出可以在多个地方进行配置和查看，通常包括 TaskManager 和 JobManager 的日志。

配置日志输出
Flink 使用 Log4j 作为日志记录框架，日志配置文件（log4j.properties 或 log4j2.xml）位于 Flink 的配置目录中（通常在 conf 目录下）。你可以通过修改这些配置文件来定义日志的输出位置和内容。

查看日志文件
JobManager 和 TaskManager 的日志文件：
默认情况下，Flink 会将 JobManager 和 TaskManager 的日志文件保存在 log 目录下。你可以通过查看这些文件来获取日志信息。
例如，在 flink/log 目录中，你可以找到类似 jobmanager.log 和 taskmanager.log 的文件。
日志配置文件：
conf/log4j.properties 或 conf/log4j2.xml 文件中定义了日志的输出位置和级别。你可以修改这些文件来更改日志的输出配置。
示例：修改 log4j.properties
假设你使用的是 Log4j 1.x 版本的配置文件 log4j.properties，可以像下面这样进行配置：

# Define the root logger with appender file
log4j.rootLogger=INFO, file

# Define the file appender
log4j.appender.file=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.file.File=flink-out.log
log4j.appender.file.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.file.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} [%t] %-5p %c{1} - %m%n

# Define the console appender
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.Target=System.out
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} [%t] %-5p %c{1} - %m%n

# Set the logger level for specific classes
log4j.logger.org.apache.flink=INFO

在这个例子中，日志将被输出到 flink-out.log 文件中。

示例：修改 log4j2.xml
如果你使用的是 Log4j 2.x 版本的配置文件 log4j2.xml，可以像下面这样进行配置：

<Configuration status="WARN">
  <Appenders>
    <Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
      <PatternLayout pattern="%d{ISO8601} [%t] %-5p %c{1} - %m%n"/>
    </Console>
    <File name="File" fileName="flink-out.log">
      <PatternLayout pattern="%d{ISO8601} [%t] %-5p %c{1} - %m%n"/>
    </File>
  </Appenders>
  <Loggers>
    <Root level="info">
      <AppenderRef ref="Console"/>
      <AppenderRef ref="File"/>
    </Root>
    <Logger name="org.apache.flink" level="info" additivity="false">
      <AppenderRef ref="Console"/>
      <AppenderRef ref="File"/>
    </Logger>
  </Loggers>
</Configuration>

在这个例子中，日志将被输出到 flink-out.log 文件中，同时也会被输出到控制台。

检查日志输出
如果你发现终端中的输出没有写入到日志文件中，可能是由于以下原因：

日志级别设置：确保日志级别设置正确。例如，如果日志级别设置为 INFO，但是你打印的是 DEBUG 级别的日志，那么这些日志不会被记录下来。
日志配置文件路径：确保 Flink 使用了正确的日志配置文件。可以通过检查 Flink 启动脚本和配置文件来确认。
日志刷新：有时候日志文件可能没有及时刷新到磁盘。你可以尝试手动刷新日志或者等待一段时间再检查日志文件。
通过以上配置和检查，你应该能够找到并定义 Flink 的日志输出位置，并确保终端中的输出能够正确写入到日志文件中。

在Apache Flink中，输出到文件通常是在定义sink（输出接收器）的时候指定的。这里有几个步骤可以帮助你确定Flink作业是否正确地将数据输出到了文件中：

1. 定义Sink:
   • 在Flink SQL作业中，你需要定义一个输出表，并将其与一个文件系统sink关联起来。例如，你可以使用 CREATE TABLE 语句来定义一个输出表，该表将数据写入到文件系统中。

CREATE TABLE MySink (
    field1 STRING,
    field2 INT,
    ...
) WITH (
    'connector' = 'filesystem',
    'path' = '/path/to/your/output/directory',
    'format' = 'csv'  -- 或者 'json', 'avro' 等
);

1. 检查SQL查询:
   • 确保你的SQL查询包含了对这个输出表的插入操作。例如：

INSERT INTO MySink SELECT * FROM YourSourceTable;

1. 检查文件系统路径:

   • 确保你定义的文件系统路径是正确的，并且Flink作业具有写入该路径的权限。

2. 检查Flink配置:

   • 查看Flink的配置文件 (flink-conf.yaml) 或者在启动作业时传入的参数，确保没有配置阻止输出到文件。

3. 查看日志:

   • 查看Flink任务的日志，特别是有关sink的信息。这可以帮助你了解sink是否成功地写入了数据，以及是否遇到了任何错误。

4. 检查文件系统:

   • 直接检查指定的输出目录，看看是否有新文件生成。你可以使用Hadoop的 hdfs dfs -ls 命令或者其他文件系统工具来查看输出目录。

5. 确认sink配置:

   • 如果你使用的是Flink Table API或者DataStream API，确保sink配置正确并且包含了文件系统的路径和其他必要的配置选项。

6. 调试:

   • 添加一些调试输出，比如在sink的实现中添加日志记录语句，这样可以帮助你了解sink的行为。

7. 终端输出:

   • 如果你在终端上看到输出，但没有写入文件，那可能是你配置了另一个sink，例如 print sink，它只将数据打印到控制台。

如果你的终端输出没有写入文件，你可以尝试以下步骤来解决问题：

• 确认你的SQL查询是否正确指定了输出表。
• 检查文件系统路径是否正确。
• 确保没有其他sink配置覆盖了文件输出。
• 检查Flink作业的日志，查看是否有错误信息。
• 使用命令行工具检查输出目录是否存在预期的数据文件。

如果你能提供更多关于你的具体配置和代码片段，我可以进一步帮助你诊断问题。

在Apache Flink中，输出文件（如你提到的"out"文件）的内容通常是在你的Flink作业中通过定义数据流的处理逻辑来确定的。Flink作业可以读取输入数据，进行一系列转换（transformations），并最终写入到输出目标中，比如文件、数据库或其他存储系统。

如果你发现终端（控制台）的输出没有写入到文件中，这可能是因为几个原因：

输出目标未正确配置：
确保你的Flink作业中配置了正确的输出路径和输出方式。例如，如果你使用的是DataStream API，你可能会使用writeAsText(), writeUsingOutputFormat(), 或者addSink()方法来指定输出。
对于文件输出，通常我们会使用BucketingSink或FileSink（在Flink 1.11及更高版本中引入）来管理文件的写入。
并行度问题：
Flink作业的并行度（parallelism）可能影响数据的输出。如果你的作业配置了多个并行任务，但输出配置没有正确处理并行写入，可能会导致数据写入到不同的文件或文件被覆盖。
异常处理：
确保你的Flink作业没有遇到异常或错误，这些可能会阻止数据的正常处理和输出。
查看日志：
查看Flink作业的日志，这可能会给出为什么数据没有写入文件的线索。你可以检查作业管理器的日志（如YARN、Kubernetes等）或Flink集群的日志文件。
Flink版本和配置：
确保你使用的Flink版本支持你的输出配置。不同的Flink版本可能在API或配置方面有所不同。
检查Flink的配置文件（如flink-conf.yaml），看是否有与输出相关的配置被错误地设置。
代码示例：
以下是一个简单的Flink作业示例，该作业读取文本文件，进行一些转换，并将结果写入到另一个文本文件中：

link的out文件通常是指应用程序中输出结果的文件，它的位置和命名可以在Flink应用程序的代码中定义。例如，如果你在使用Flink的DataStream API编写应用程序，你可能会在程序的某个地方看到类似这样的代码：

这里的 "path/to/your/outputfile" 就是输出文件的路径，你需要根据你的实际需求来设置这个路径。
如果没有写入的话可能是你的目录权限问题，没有这个目录或者权限有问题，建议检查一下

方式一 writeAsText：

dataStreamSource.writeAsText("本地/HDFS的path（必填参数）",覆盖类型（选填参数）).setParallelism(并行度)

方式二 StreamingFileSink：

——参考链接。