flink重温笔记（六）：Flink 流批一体 API 开发—

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了flink重温笔记（六）：Flink 流批一体 API 开发—— 数据输出 sink。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Flink学习笔记

前言：今天是学习 flink 的第七天啦！学习了 flink 中 sink（数据槽）部分知识点，这一部分只要是解决数据处理之后，数据到哪里去的问题，我觉得 flink 知识点虽然比较难理解，但是代码跑通后，逻辑还是比较有趣的！

Tips：毛爷爷说过：“宜将剩勇追穷寇，不可沽名学霸王！”明天周日除了复习前面知识点之外，也要继续努力学习接下来的知识点，继续加油！

二、Flink 流批一体 API 开发

4. 数据输出 Sink

4.1 print 打印

打印是最简单的一个Sink，通常是用来做实验和测试时使用。

实例：socket 数据源，查看进程编号最终输出 sink 之 print 打印

package cn.itcast.day06.sink;

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;

/**
 * @author lql
 * @time 2024-02-17 22:27:48
 * @description TODO：print
 */
public class PrintSinkDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //local模式默认的并行度是当前机器的逻辑核的数量
        Configuration configuration = new Configuration();
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration);

        int parallelism0 = env.getParallelism();
        System.out.println("执行环境默认的并行度：" + parallelism0);
        // socket 数据源
        DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("node1", 9999);

        // 获取 lines 数据源并行度
        int parallelism = lines.getParallelism();
        System.out.println("SocketSource的并行度：" + parallelism);

        lines.print();
        lines.addSink(new MyPrintSink()).name("my-print-sink");
        env.execute();
    }

    private static class MyPrintSink extends RichSinkFunction<String> {
        // 这一处定义很重要，不然 indexOfThisSubtask 只能在一个方法中使用！
        private int indexOfThisSubtask;
        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            int indexOfThisSubtask = getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask();
        }

        @Override
        public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
            System.out.println(indexOfThisSubtask + 1 + "> " + value);
        }
    }
}

结果：

执行环境默认的并行度：8
SocketSource的并行度：1
6> hadoop
1> hadoop
1> hadoop
7> hadoop

总结：

打印输出，也是一种 sink

4.2 writeAsText 以文本格式输出

该方法是将数据以文本格式实时的写入到指定的目录中，本质上使用的是 TextOutputFormat 格式写入的。

实例：socket 数据源，将数据输出到文本 Text 中

package cn.itcast.day06.sink;

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.core.fs.FileSystem;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
/**
 * @author lql
 * @time 2024-02-17 22:40:48
 * @description TODO：writeAsText
 */
public class WriteSinkDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //local模式默认的并行度是当前机器的逻辑核的数量
        Configuration configuration = new Configuration();
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration);

        int parallelism0 = env.getParallelism();
        System.out.println("执行环境默认的并行度：" + parallelism0);
        DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("node1", 9999);

        //获取DataStream的并行度
        int parallelism = lines.getParallelism();
        System.out.println("SocketSource的并行度：" + parallelism);

        lines.writeAsText("D:\\IDEA_Project\\BigData_Java\\flinkbase_pro\\data\\output",FileSystem.WriteMode.OVERWRITE);
        env.execute();

    }
}

结果：

output 文件夹下出现以数字命名的文件
内容为 socket 数据源输出，加上了 \n 换行符
目录中的文件名称是该 Sink 所在 subtask 的 Index + 1

总结：

1- writeAsText 输出数据以小文件方式，文件命名为 subtask 的 Index + 1
2- FileSystem.WriteMode 有两种，一种是 OVERWRITE，可以覆盖同名文件，一种是 NO_OVERWRITE，同名文件就报错

4.3 writeAsCsv 以 csv 格式输出

该方法是将数据以 csv 格式写入到指定的目录中，本质上使用的是 CsvOutputFormat 格式写入的。

实例：socket 数据源，将数据输出到文本 csv 中

package cn.itcast.day06.sink;

import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple7;
import org.apache.flink.core.fs.FileSystem;
/**
 * @author lql
 * @time 2024-02-17 22:52:12
 * @description TODO:将DataSet数据写入到csv文件中
 */
public class CsvSink {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //需先建立文件
        String filePath = "D:\\IDEA_Project\\BigData_Java\\flinkbase_pro\\data\\output\\user.csv";
        //添加数据
        Tuple7<Integer, String, Integer, Integer, String, String, Long> row = new Tuple7<>(15, "zhangsan", 40, 1, "CN", "2020-09-08 00:00:00", 1599494400000L);

        //转换为dataSet，利用 数据源中 fromElements 可以接受 [列表或元组] 的属性
        DataSource<Tuple7<Integer, String, Integer, Integer, String, String, Long>> dataSet = (DataSource<Tuple7<Integer, String, Integer, Integer, String, String, Long>>) env.fromElements(row);

        //将内容写入到File中，如果文件已存在，将会被复盖
        dataSet.writeAsCsv(filePath,FileSystem.WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1);
        env.execute();
    }
}

结果：

在指定文件中，生成了 csv 数据

总结：

1- 首先需要定义数据存放的位置，精确到 .scv
2- 最终需要将并行度设置为 1，才能生成一个完整的文件

4.4 writeUsingOutputFormat 指定格式输出

该方法是将数据已指定的格式写入到指定目录中

package cn.itcast.day06.sink;

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.io.TextOutputFormat;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;

import org.apache.flink.core.fs.Path;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
/**
 * @author lql
 * @time 2024-02-17 23:03:24
 * @description TODO：将数据已指定的格式写入到指定目录中
 */
public class writeUsingOutputFormatSink {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1：获取流处理运行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //调用env的fromElements创建一个非并行的DataStreamSource
        DataStreamSource<String> words = env.fromElements(
                "hadoop","spark","flink","hbase","flink","spark"
        );

        // 对拆分后的单词，每个单词记一次数
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> wordAndOne = words.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String word) throws Exception {
                return Tuple2.of(word, 1);
            }
        });

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> result = wordAndOne.keyBy(0).sum(1);

        result.writeUsingOutputFormat(new TextOutputFormat<>(new Path("D:\\IDEA_Project\\BigData_Java\\flinkbase_pro\\data\\output\\wordcount")));
        env.execute();

    }
}

结果：

在指定目录下，生成 n（电脑并行度数量） 个文本文件

总结：

1- writeAsText 和 writeAsCsv 方法底层都是调用了 writeUsingOutputFormat 方法
2- 这种方法更加灵活

4.5 writeToSocket 输出到网络端口

该方法是将数据输出到指定的Socket网络地址端口。

实例：socket 数据源，node1:9999 写数据到 node1:8888

package cn.itcast.day06.sink;

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @author lql
 * @time 2024-02-17 23:12:03
 * @description TODO：writeToSocket
 */
public class WriteToSocketDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //local模式默认的并行度是当前机器的逻辑核的数量
        Configuration configuration = new Configuration();
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration);
        int parallelism0 = env.getParallelism();
        System.out.println("执行环境默认的并行度：" + parallelism0);
        DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("node1", 9999);
        
        //获取DataStream的并行度
        int parallelism = lines.getParallelism();
        System.out.println("SocketSource的并行度：" + parallelism);
        
        // 第三个参数是数据输出的序列化格式 SerializationSchema
        lines.writeToSocket("node1",8888,new SimpleStringSchema());
        env.execute();
    }
}

结果：

node1:8888 实时接收到 node1：9999 写入的数据

总结：

端口号需要提前开启

4.6 基于本地集合的 Sink

数据分类集合输出

实例：数据打印输出，error 输出，可以输出到：Stdout，Stderr，采集为本地集合

package cn.itcast.day06.sink;

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
/**
 * @author lql
 * @time 2024-02-17 23:18:12
 * @description TODO：数据可以输出到：Stdout，Stderr，采集为本地集合
 */
public class CollectionDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStreamSource<Tuple2<Integer, String>> dataSource = env.fromElements(
                Tuple2.of(1, "zhangsan"),
                Tuple2.of(2, "lisi"),
                Tuple2.of(3, "wangwu"),
                Tuple2.of(4, "zhaoliu")
        );

        //2.sink
        dataSource.print();
        dataSource.printToErr();

        env.execute();
    }
}

结果：

黑色字体输出：
6> (3,wangwu)
7> (4,zhaoliu)
4> (1,zhangsan)
5> (2,lisi)

红色字体输出：
8> (3,wangwu)
7> (2,lisi)
1> (4,zhaoliu)
6> (1,zhangsan)

总结：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-833949.html

1- printToErr 可以进行分类输出
2- 并行度是1 能输出文件
3- 并行度是n 能输出文件夹

到了这里，关于flink重温笔记（六）：Flink 流批一体 API 开发—— 数据输出 sink的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

flink重温笔记（六）：Flink 流批一体 API 开发—— 数据输出 sink

Flink学习笔记

二、Flink 流批一体 API 开发

4. 数据输出 Sink

4.1 print 打印

4.2 writeAsText 以文本格式输出

4.3 writeAsCsv 以 csv 格式输出

4.4 writeUsingOutputFormat 指定格式输出

4.5 writeToSocket 输出到网络端口

4.6 基于本地集合的 Sink

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

微信扫一扫打赏

支付宝扫一扫领取红包，优惠每天领

二维码1

二维码2