大数据基础---Flink_Data_Sink

一、Data Sinks

在使用 Flink 进行数据处理时,数据经 Data Source 流入,然后通过系列 Transformations 的转化,最终可以通过 Sink 将计算结果进行输出,Flink Data Sinks 就是用于定义数据流最终的输出位置。Flink 提供了几个较为简单的 Sink API 用于日常的开发,具体如下:

1.1 writeAsText

writeAsText 用于将计算结果以文本的方式并行地写入到指定文件夹下,除了路径参数是必选外,该方法还可以通过指定第二个参数来定义输出模式,它有以下两个可选值:

  • WriteMode.NO_OVERWRITE:当指定路径上不存在任何文件时,才执行写出操作;
  • WriteMode.OVERWRITE:不论指定路径上是否存在文件,都执行写出操作;如果原来已有文件,则进行覆盖。

使用示例如下:

 streamSource.writeAsText("D:\\out", FileSystem.WriteMode.OVERWRITE);

以上写出是以并行的方式写出到多个文件,如果想要将输出结果全部写出到一个文件,需要设置其并行度为 1:

streamSource.writeAsText("D:\\out", FileSystem.WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1);

1.2 writeAsCsv

writeAsCsv 用于将计算结果以 CSV 的文件格式写出到指定目录,除了路径参数是必选外,该方法还支持传入输出模式,行分隔符,和字段分隔符三个额外的参数,其方法定义如下:

writeAsCsv(String path, WriteMode writeMode, String rowDelimiter, String fieldDelimiter) 

1.3 print \ printToErr

print \ printToErr 是测试当中最常用的方式,用于将计算结果以标准输出流或错误输出流的方式打印到控制台上。

1.4 writeUsingOutputFormat

采用自定义的输出格式将计算结果写出,上面介绍的 writeAsTextwriteAsCsv 其底层调用的都是该方法,源码如下:

public DataStreamSink<T> writeAsText(String path, WriteMode writeMode) {
    TextOutputFormat<T> tof = new TextOutputFormat<>(new Path(path));
    tof.setWriteMode(writeMode);
    return writeUsingOutputFormat(tof);
}

1.5 writeToSocket

writeToSocket 用于将计算结果以指定的格式写出到 Socket 中,使用示例如下:

streamSource.writeToSocket("192.168.0.226", 9999, new SimpleStringSchema());

二、Streaming Connectors

除了上述 API 外,Flink 中还内置了系列的 Connectors 连接器,用于将计算结果输入到常用的存储系统或者消息中间件中,具体如下:

  • Apache Kafka (支持 source 和 sink)
  • Apache Cassandra (sink)
  • Amazon Kinesis Streams (source/sink)
  • Elasticsearch (sink)
  • Hadoop FileSystem (sink)
  • RabbitMQ (source/sink)
  • Apache NiFi (source/sink)
  • Google PubSub (source/sink)

除了内置的连接器外,你还可以通过 Apache Bahir 的连接器扩展 Flink。Apache Bahir 旨在为分布式数据分析系统 (如 Spark,Flink) 等提供功能上的扩展,当前其支持的与 Flink Sink 相关的连接器如下:

  • Apache ActiveMQ (source/sink)
  • Apache Flume (sink)
  • Redis (sink)
  • Akka (sink)

这里接着在 Data Sources 章节介绍的整合 Kafka Source 的基础上,将 Kafka Sink 也一并进行整合,具体步骤如下。

三、整合 Kafka Sink

3.1 addSink

Flink 提供了 addSink 方法用来调用自定义的 Sink 或者第三方的连接器,想要将计算结果写出到 Kafka,需要使用该方法来调用 Kafka 的生产者 FlinkKafkaProducer,具体代码如下:

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 1.指定Kafka的相关配置属性
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.200.0:9092");

// 2.接收Kafka上的数据
DataStream<String> stream = env
    .addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("flink-stream-in-topic", new SimpleStringSchema(), properties));

// 3.定义计算结果到 Kafka ProducerRecord 的转换
KafkaSerializationSchema<String> kafkaSerializationSchema = new KafkaSerializationSchema<String>() {
    @Override
    public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(String element, @Nullable Long timestamp) {
        return new ProducerRecord<>("flink-stream-out-topic", element.getBytes());
    }
};
// 4. 定义Flink Kafka生产者
FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>("flink-stream-out-topic",
                                                                    kafkaSerializationSchema,
                                                                    properties,
                                               FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE, 5);
// 5. 将接收到输入元素*2后写出到Kafka
stream.map((MapFunction<String, String>) value -> value + value).addSink(kafkaProducer);
env.execute("Flink Streaming");

3.2 创建输出主题

创建用于输出测试的主题:

bin/kafka-topics.sh --create \
                    --bootstrap-server hadoop001:9092 \
                    --replication-factor 1 \
                    --partitions 1  \
                    --topic flink-stream-out-topic

# 查看所有主题
 bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server hadoop001:9092

3.3 启动消费者

启动一个 Kafka 消费者,用于查看 Flink 程序的输出情况:

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop001:9092 --topic flink-stream-out-topic

3.4 测试结果

在 Kafka 生产者上发送消息到 Flink 程序,观察 Flink 程序转换后的输出情况,具体如下:

可以看到 Kafka 生成者发出的数据已经被 Flink 程序正常接收到,并经过转换后又输出到 Kafka 对应的 Topic 上。

四、自定义 Sink

除了使用内置的第三方连接器外,Flink 还支持使用自定义的 Sink 来满足多样化的输出需求。想要实现自定义的 Sink ,需要直接或者间接实现 SinkFunction 接口。通常情况下,我们都是实现其抽象类 RichSinkFunction,相比于 SinkFunction ,其提供了更多的与生命周期相关的方法。两者间的关系如下:

这里我们以自定义一个 FlinkToMySQLSink 为例,将计算结果写出到 MySQL 数据库中,具体步骤如下:

4.1 导入依赖

首先需要导入 MySQL 相关的依赖:

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.16</version>
</dependency>

4.2 自定义 Sink

继承自 RichSinkFunction,实现自定义的 Sink :

public class FlinkToMySQLSink extends RichSinkFunction<Employee> {

    private PreparedStatement stmt;
    private Connection conn;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://192.168.0.229:3306/employees" +
                                           "?characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC&useSSL=false", 
                                           "root", 
                                           "123456");
        String sql = "insert into emp(name, age, birthday) values(?, ?, ?)";
        stmt = conn.prepareStatement(sql);
    }

    @Override
    public void invoke(Employee value, Context context) throws Exception {
        stmt.setString(1, value.getName());
        stmt.setInt(2, value.getAge());
        stmt.setDate(3, value.getBirthday());
        stmt.executeUpdate();
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        super.close();
        if (stmt != null) {
            stmt.close();
        }
        if (conn != null) {
            conn.close();
        }
    }

}

4.3 使用自定义 Sink

想要使用自定义的 Sink,同样是需要调用 addSink 方法,具体如下:

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Date date = new Date(System.currentTimeMillis());
DataStreamSource<Employee> streamSource = env.fromElements(
    new Employee("hei", 10, date),
    new Employee("bai", 20, date),
    new Employee("ying", 30, date));
streamSource.addSink(new FlinkToMySQLSink());
env.execute();

4.4 测试结果

启动程序,观察数据库写入情况:

数据库成功写入,代表自定义 Sink 整合成功。

以上所有用例的源码见本仓库:flink-kafka-integration

参考资料

  1. data-sinks: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/datastream_api.html#data-sinks
  2. Streaming Connectors:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/connectors/index.html
  3. Apache Kafka Connector: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/connectors/kafka.html

系列传送门

posted @ 2020-06-28 08:46  数据驱动  阅读(431)  评论(0编辑  收藏  举报