Flink从入门到实战四[DataStream API]-19-Sink数据输出

了解了前面的数据源和数据转换,接下来我们看一下数据输出部分,Flink中定义为Sink。
Data sinks 使用 DataStream 并将它们转发到文件、套接字、外部系统或打印它们。Flink 自带了多种内置的输出格式,这些格式相关的实现封装在 DataStreams 的算子里:

主要输出方式有:
writeAsText() / TextOutputFormat – 将元素按行写成字符串。通过调用每个元素的 toString() 方法获得字符串。
writeAsCsv(…) / CsvOutputFormat – 将元组写成逗号分隔值文件。行和字段的分隔符是可配置的。每个字段的值来自对象的 toString() 方法。
print() / printToErr() – 在标准输出/标准错误流上打印每个元素的 toString() 值。 可选地,可以提供一个前缀(msg)附加到输出。这有助于区分不同的 print 调用。如果并行度大于1,输出结果将附带输出任务标识符的前缀。
writeUsingOutputFormat() / FileOutputFormat – 自定义文件输出的方法和基类。支持自定义 object 到 byte 的转换。
writeToSocket – 根据 SerializationSchema 将元素写入套接字。
addSink – 调用自定义 sink function。Flink 捆绑了连接到其他系统(例如 Apache Kafka)的连接器,这些连接器被实现为 sink functions。

注意,DataStream 的 write*() 方法主要用于调试目的。它们不参与 Flink 的 checkpointing,这意味着这些函数通常具有至少有一次语义。刷新到目标系统的数据取决于 OutputFormat 的实现。这意味着并非所有发送到 OutputFormat 的元素都会立即显示在目标系统中。此外,在失败的情况下,这些记录可能会丢失。

为了将流可靠地、精准一次地传输到文件系统中,请使用 StreamingFileSink。此外,通过 .addSink(…) 方法调用的自定义实现也可以参与 Flink 的 checkpointing,以实现精准一次的语义。