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關于sink
下圖來自Flink官方，紅框中就是sink，可見實時資料從Source處開始，在Transformation階段完成業務邏輯后在sink結束，因此sink可以用來處理計算結果，例如控制臺輸出或者保存資料庫：
關于《Flink的sink實戰》系列文章
本文是《Flink的sink實戰》的第一篇，旨在初步了解sink，通過對基本API和addSink方法的分析研究，為后續的編碼實戰打好基礎；
全系列鏈接
- 《Flink的sink實戰之一：初探》
- 《Flink的sink實戰之二：kafka》
- 《Flink的sink實戰之三：cassandra3》
- 《Flink的sink實戰之四：自定義》
從一段實體代碼開始
- 下面是個簡單的flink應用代碼，紅框中的print方法就是sink操作：
- 下圖是官方給出的sink方式，都是DataStream類的API，直接呼叫即可實作sink，剛才代碼中的print就是其中一個：
- 接下來看看上圖中API的原始碼，先看print方法，在DataStream.java中，如下，實際上是呼叫了addSink方法，入參是PrintSinkFunction：
- 另一個常用API是writeAsText，原始碼如下，呼叫了writeUsingOutputFormat方法：
- 追蹤writeUsingOutputFormat發現也是呼叫了addSink，入參是OutputFormatSinkFunction：
- print和writeAsText背后都在呼叫addSink，那么另一個常用的writeAsCsv方法呢？莫非也是呼叫addSink？打開一看果然，和writeAsText一樣呼叫了writeUsingOutputFormat，而該方法里面就是在呼叫addSink：
- 綜上所述，data sink的關鍵就是addSink的入參，即SinkFunction介面的實作，通過類圖直觀看到常見的sink能力是如何實作的：
8. 從上圖可見抽象類RichSinkFunction與各種sink能力的關系十分緊密，我們應該重點關注它，在類圖上展示方法簽名，如下圖：
9. 如上圖所示，RichSinkFunction本身沒有內容，但是它實作SinkFunction，繼承AbstractRichFunction，是RichFunction和SinkFunction這兩種特性的結合；
10. RichFunction的特性在前面的《Flink的DataSource三部曲》中已經了解，就是資源的open和close；
11. SinkFunction的特性呢？顯然是用來處理計算結果的，類圖上顯示的是兩個invoke方法，來看看官方的PrintSinkFunction.java：
12. writer.write(record)的原始碼在PrintSinkOutputWriter.java，如下所示：
小結
至此，我們已經對Flink的sink有了基本了解：
- 負責實時計算結果的處理(如輸出或持久化)；
- 主要實作方式是呼叫DataStream.addSink方法；
- 各種sink能力的實作，主要途徑是實作addSink方法的入參定義的介面；
后面的章節，一起進行sink方面的編碼實戰吧，實戰的方向：體驗官方提供的sink能力，自定義sink能力實作；
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