File Sink

这个连接器提供了一个在流和批模式下统一的 Sink 来将分区文件写入到支持 Flink FileSystem 接口的文件系统中,它对于流和批模式可以提供相同的一致性语义保证。File Sink 是现有的 Streaming File Sink 的一个升级版本,后者仅在流模式下提供了精确一致性。

File Sink 会将数据写入到桶中。由于输入流可能是无界的,因此每个桶中的数据被划分为多个有限大小的文件。如何分桶是可以配置的,默认使用基于时间的分桶策略,这种策略每个小时创建一个新的桶,桶中包含的文件将记录所有该小时内从流中接收到的数据。

桶目录中的实际输出数据会被划分为多个部分文件(part file),每一个接收桶数据的 Sink Subtask ,至少包含一个部分文件(part file)。额外的部分文件(part file)将根据滚动策略创建,滚动策略是可以配置的。对于行编码格式(参考 File Formats )默认的策略是根据文件大小和超时时间来滚动文件。超时时间指打开文件的最长持续时间,以及文件关闭前的最长非活动时间。批量编码格式必须在每次 Checkpoint 时滚动文件,但是用户也可以指定额外的基于文件大小和超时时间的策略。

重要: 在流模式下使用 FileSink 时需要启用 Checkpoint ,每次做 Checkpoint 时写入完成。如果 Checkpoint 被禁用,部分文件(part file)将永远处于 'in-progress' 或 'pending' 状态,下游系统无法安全地读取。

文件格式

FileSink 支持行编码格式和批量编码格式,比如 Apache Parquet 。 这两种变体随附了各自的构建器,可以使用以下静态方法创建:

  • Row-encoded sink: FileSink.forRowFormat(basePath, rowEncoder)
  • Bulk-encoded sink: FileSink.forBulkFormat(basePath, bulkWriterFactory)

创建行或批量编码的 Sink 时,我们需要指定存储桶的基本路径和数据的编码逻辑。

更多配置操作以及不同数据格式的实现请参考 FileSink

行编码格式

行编码格式需要指定一个 Encoder 。Encoder 负责为每个处于 In-progress 状态文件的OutputStream 序列化数据。

除了桶分配器之外,RowFormatBuilder 还允许用户指定:

  • Custom RollingPolicy :自定义滚动策略以覆盖默认的 DefaultRollingPolicy。
  • bucketCheckInterval (默认为1分钟):毫秒间隔,用于基于时间的滚动策略。

字符串元素写入示例:

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.rollingpolicies.DefaultRollingPolicy;

DataStream<String> input = ...;

final FileSink<String> sink = FileSink
    .forRowFormat(new Path(outputPath), new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8"))
    .withRollingPolicy(
        DefaultRollingPolicy.builder()
            .withRolloverInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(15))
            .withInactivityInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(5))
            .withMaxPartSize(1024 * 1024 * 1024)
            .build())
	.build();

input.sinkTo(sink);
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder
import org.apache.flink.core.fs.Path
import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.rollingpolicies.DefaultRollingPolicy

val input: DataStream[String] = ...

val sink: FileSink[String] = FileSink
    .forRowFormat(new Path(outputPath), new SimpleStringEncoder[String]("UTF-8"))
    .withRollingPolicy(
        DefaultRollingPolicy.builder()
            .withRolloverInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(15))
            .withInactivityInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(5))
            .withMaxPartSize(1024 * 1024 * 1024)
            .build())
    .build()

input.sinkTo(sink)

这个例子创建了一个简单的 Sink ,将记录分配给默认的一小时时间桶。它还指定了一个滚动策略,该策略在以下三种情况下滚动处于 In-progress 状态的部分文件(part file):

  • 它至少包含 15 分钟的数据
  • 最近 5 分钟没有收到新的记录
  • 文件大小达到 1GB (写入最后一条记录后)

批量编码格式

批量编码 Sink 的创建与行编码 Sink 相似,不过在这里我们不是指定编码器 Encoder 而是指定 BulkWriter.FactoryBulkWriter 定义了如何添加、刷新元素,以及如何批量编码。

Flink 有四个内置的 BulkWriter Factory :

重要: 批量编码模式仅支持 OnCheckpointRollingPolicy 策略, 在每次 checkpoint 的时候滚动文件。 重要: 批量编码模式必须使用继承自 CheckpointRollingPolicy 的滚动策略, 这些策略必须在每次 checkpoint 的时候滚动文件,但是用户也可以进一步指定额外的基于文件大小和超时时间的策略。

Parquet 格式

Flink 包含为不同 Avro 类型,创建 ParquetWriterFactory 的便捷方法,更多信息请参考 ParquetAvroWriters

要编写其他 Parquet 兼容的数据格式,用户需要创建 ParquetWriterFactory 并实现 ParquetBuilder 接口。

在应用中使用 Parquet 批量编码器,你需要添加以下依赖:

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-parquet_2.11</artifactId>
  <version>1.13-SNAPSHOT</version>
</dependency>

这个例子使用 FileSink 将 Avro 数据写入 Parquet 格式:

import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.formats.parquet.avro.ParquetAvroWriters;
import org.apache.avro.Schema;


Schema schema = ...;
DataStream<GenericRecord> input = ...;

final FileSink<GenericRecord> sink = FileSink
	.forBulkFormat(outputBasePath, ParquetAvroWriters.forGenericRecord(schema))
	.build();

input.sinkTo(sink);
import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.formats.parquet.avro.ParquetAvroWriters
import org.apache.avro.Schema

val schema: Schema = ...
val input: DataStream[GenericRecord] = ...

val sink: FileSink[GenericRecord] = FileSink
    .forBulkFormat(outputBasePath, ParquetAvroWriters.forGenericRecord(schema))
    .build()

input.sinkTo(sink)

类似的,将 Protobuf 数据写入到 Parquet 格式可以通过:

import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.formats.parquet.protobuf.ParquetProtoWriters;

// ProtoRecord is a generated protobuf Message class.
DataStream<ProtoRecord> input = ...;

final FileSink<ProtoRecord> sink = FileSink
	.forBulkFormat(outputBasePath, ParquetProtoWriters.forType(ProtoRecord.class))
	.build();

input.sinkTo(sink);
import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.formats.parquet.protobuf.ParquetProtoWriters

// ProtoRecord is a generated protobuf Message class.
val input: DataStream[ProtoRecord] = ...

val sink: FileSink[ProtoRecord] = FileSink
    .forBulkFormat(outputBasePath, ParquetProtoWriters.forType(classOf[ProtoRecord]))
    .build()

input.sinkTo(sink)

Avro格式

Flink 也提供了将数据写入 Avro 文件的内置支持。对于创建 AvroWriterFactory 的快捷方法,更多信息可以参考 AvroWriters.

使用Avro相关的Writer需要在项目中添加以下依赖:

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-avro</artifactId>
  <version>1.13-SNAPSHOT</version>
</dependency>

将数据写入 Avro 文件的 FileSink 算子可以通过如下方式创建:

import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.formats.avro.AvroWriters;
import org.apache.avro.Schema;


Schema schema = ...;
DataStream<GenericRecord> input = ...;

final FileSink<GenericRecord> sink = FileSink
	.forBulkFormat(outputBasePath, AvroWriters.forGenericRecord(schema))
	.build();

input.sinkTo(sink);
import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.formats.avro.AvroWriters
import org.apache.avro.Schema

val schema: Schema = ...
val input: DataStream[GenericRecord] = ...

val sink: FileSink[GenericRecord] = FileSink
    .forBulkFormat(outputBasePath, AvroWriters.forGenericRecord(schema))
    .build()

input.sinkTo(sink)

如果想要创建自定义的 Avro Writer,例如启用压缩等,用户可以实现 AvroBuilder 接口并自行创建一个 AvroWriterFactory 实例:

AvroWriterFactory<?> factory = new AvroWriterFactory<>((AvroBuilder<Address>) out -> {
	Schema schema = ReflectData.get().getSchema(Address.class);
	DatumWriter<Address> datumWriter = new ReflectDatumWriter<>(schema);

	DataFileWriter<Address> dataFileWriter = new DataFileWriter<>(datumWriter);
	dataFileWriter.setCodec(CodecFactory.snappyCodec());
	dataFileWriter.create(schema, out);
	return dataFileWriter;
});

DataStream<Address> stream = ...
stream.sinkTo(FileSink.forBulkFormat(
	outputBasePath,
	factory).build());
val factory = new AvroWriterFactory[Address](new AvroBuilder[Address]() {
    override def createWriter(out: OutputStream): DataFileWriter[Address] = {
        val schema = ReflectData.get.getSchema(classOf[Address])
        val datumWriter = new ReflectDatumWriter[Address](schema)

        val dataFileWriter = new DataFileWriter[Address](datumWriter)
        dataFileWriter.setCodec(CodecFactory.snappyCodec)
        dataFileWriter.create(schema, out)
        dataFileWriter
    }
})

val stream: DataStream[Address] = ...
stream.sinkTo(FileSink.forBulkFormat(
    outputBasePath,
    factory).build());

ORC Format

为了使用基于批量编码的 ORC 格式,Flink提供了 OrcBulkWriterFactory ,它需要用户提供一个 Vectorizer 的具体实现。

和其它基于列式存储的批量编码格式类似,Flink中的 OrcBulkWriter 将数据按批写出。它通过 ORC 的 VectorizedRowBatch 来实现这一点。

由于输入数据必须先缓存为一个完整的 VectorizedRowBatch ,用户需要继承 Vectorizer 抽像类并且实现其中的 vectorize(T element, VectorizedRowBatch batch) 方法。方法参数中传入的 VectorizedRowBatch 使用户只需将输入 element 转化为 ColumnVectors 并将它存储到所提供的 VectorizedRowBatch 实例中。

例如,如果输入元素的类型是 Person 并且它的定义如下:

class Person {
    private final String name;
    private final int age;
    ...
}

那么用户可以采用如下方式在子类中将 Person 对象转化为 VectorizedRowBatch

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.BytesColumnVector;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.LongColumnVector;

import java.io.IOException;
import java.io.Serializable;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

public class PersonVectorizer extends Vectorizer<Person> implements Serializable {
	public PersonVectorizer(String schema) {
		super(schema);
	}
	@Override
	public void vectorize(Person element, VectorizedRowBatch batch) throws IOException {
		BytesColumnVector nameColVector = (BytesColumnVector) batch.cols[0];
		LongColumnVector ageColVector = (LongColumnVector) batch.cols[1];
		int row = batch.size++;
		nameColVector.setVal(row, element.getName().getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
		ageColVector.vector[row] = element.getAge();
	}
}
import java.nio.charset.StandardCharsets
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.{BytesColumnVector, LongColumnVector}

class PersonVectorizer(schema: String) extends Vectorizer[Person](schema) {

  override def vectorize(element: Person, batch: VectorizedRowBatch): Unit = {
    val nameColVector = batch.cols(0).asInstanceOf[BytesColumnVector]
    val ageColVector = batch.cols(1).asInstanceOf[LongColumnVector]
    nameColVector.setVal(batch.size + 1, element.getName.getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
    ageColVector.vector(batch.size + 1) = element.getAge
  }

}

为了在应用中使用 ORC 批量编码,用户需要添加如下依赖:

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-orc_2.11</artifactId>
  <version>1.13-SNAPSHOT</version>
</dependency>

然后使用 ORC 格式的 FileSink 可以通过如下方式创建:

import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.orc.writer.OrcBulkWriterFactory;

String schema = "struct<_col0:string,_col1:int>";
DataStream<Person> input = ...;

final OrcBulkWriterFactory<Person> writerFactory = new OrcBulkWriterFactory<>(new PersonVectorizer(schema));

final FileSink<Person> sink = FileSink
	.forBulkFormat(outputBasePath, writerFactory)
	.build();

input.sinkTo(sink);
import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.orc.writer.OrcBulkWriterFactory

val schema: String = "struct<_col0:string,_col1:int>"
val input: DataStream[Person] = ...
val writerFactory = new OrcBulkWriterFactory(new PersonVectorizer(schema));

val sink: FileSink[Person] = FileSink
    .forBulkFormat(outputBasePath, writerFactory)
    .build()

input.sinkTo(sink)

用户还可以通过 Hadoop ConfigurationProperties 来设置 OrcBulkWriterFactory 中涉及的 Hadoop 属性和 ORC Writer 属性:

String schema = ...;
Configuration conf = ...;
Properties writerProperties = new Properties();

writerProps.setProperty("orc.compress", "LZ4");
// 其它 ORC 支持的属性也可以类似设置。

final OrcBulkWriterFactory<Person> writerFactory = new OrcBulkWriterFactory<>(
    new PersonVectorizer(schema), writerProperties, conf);
val schema: String = ...
val conf: Configuration = ...
val writerProperties: Properties = new Properties()

writerProps.setProperty("orc.compress", "LZ4")
// 其它 ORC 支持的属性也可以类似设置。

val writerFactory = new OrcBulkWriterFactory(
    new PersonVectorizer(schema), writerProperties, conf)

完整的 ORC Writer 的属性可以参考 相关文档.

给 ORC 文件添加自定义元数据可以通过在实现的 vectorize(...) 方法中调用 addUserMetadata(...) 实现:

public class PersonVectorizer extends Vectorizer<Person> implements Serializable {
	@Override
	public void vectorize(Person element, VectorizedRowBatch batch) throws IOException {
		...
		String metadataKey = ...;
		ByteBuffer metadataValue = ...;
		this.addUserMetadata(metadataKey, metadataValue);
	}
}
class PersonVectorizer(schema: String) extends Vectorizer[Person](schema) {

  override def vectorize(element: Person, batch: VectorizedRowBatch): Unit = {
    ...
    val metadataKey: String = ...
    val metadataValue: ByteBuffer = ...
    addUserMetadata(metadataKey, metadataValue)
  }

}

Hadoop SequenceFile 格式

在应用中使用 SequenceFile 批量编码器,你需要添加以下依赖:

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-sequence-file</artifactId>
  <version>1.13-SNAPSHOT</version>
</dependency>

简单的 SequenceFile 写入示例:

import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.configuration.GlobalConfiguration;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.Text;


DataStream<Tuple2<LongWritable, Text>> input = ...;
Configuration hadoopConf = HadoopUtils.getHadoopConfiguration(GlobalConfiguration.loadConfiguration());
final FileSink<Tuple2<LongWritable, Text>> sink = FileSink
  .forBulkFormat(
    outputBasePath,
    new SequenceFileWriterFactory<>(hadoopConf, LongWritable.class, Text.class))
	.build();

input.sinkTo(sink);
import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.configuration.GlobalConfiguration
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.io.LongWritable
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile
import org.apache.hadoop.io.Text;

val input: DataStream[(LongWritable, Text)] = ...
val hadoopConf: Configuration = HadoopUtils.getHadoopConfiguration(GlobalConfiguration.loadConfiguration())
val sink: FileSink[(LongWritable, Text)] = FileSink
  .forBulkFormat(
    outputBasePath,
    new SequenceFileWriterFactory(hadoopConf, LongWritable.class, Text.class))
	.build()

input.sinkTo(sink)

SequenceFileWriterFactory 支持附加构造函数参数指定压缩设置。

桶分配

桶分配逻辑定义了如何将数据结构化为基本输出目录中的子目录

行格式和批量格式都使用 DateTimeBucketAssigner 作为默认的分配器。 默认情况下,DateTimeBucketAssigner 基于系统默认时区每小时创建一个桶,格式如下: yyyy-MM-dd--HH 。日期格式(即桶的大小)和时区都可以手动配置。

我们可以在格式构建器上调用 .withBucketAssigner(assigner) 来自定义 BucketAssigner

Flink 有两个内置的 BucketAssigners :

滚动策略

在流模式下,滚动策略 RollingPolicy 定义了指定的文件在何时关闭(closed)并将其变为 Pending 状态,随后变为 Finished 状态。处于 Pending 状态的文件会在下一次 Checkpoint 时变为 Finished 状态,通过设置 Checkpoint 间隔时间,可以控制部分文件(part file)对下游读取者可用的速度、大小和数量。在批模式下,临时文件只会在作业处理完所有输入数据后才会变成 Finished 状态,此时滚动策略可以用来控制每个文件的大小。

Flink 有两个内置的滚动策略:

部分文件(part file) 生命周期

为了在下游系统中使用 FileSink 的输出,我们需要了解输出文件的命名规则和生命周期。

部分文件(part file)可以处于以下三种状态之一:

  1. In-progress :当前文件正在写入中。
  2. Pending :当处于 In-progress 状态的文件关闭(closed)了,就变为 Pending 状态。
  3. Finished :在成功的 Checkpoint 后(流模式)或作业处理完所有输入数据后(批模式),Pending 状态将变为 Finished 状态。

处于 Finished 状态的文件不会再被修改,可以被下游系统安全地读取。

重要: 部分文件的索引在每个 subtask 内部是严格递增的(按文件创建顺序)。但是索引并不总是连续的。当 Job 重启后,所有部分文件的索引从 `max part index + 1` 开始, 这里的 `max part index` 是所有 subtask 中索引的最大值。

对于每个活动的桶,Writer 在任何时候都只有一个处于 In-progress 状态的部分文件(part file),但是可能有几个 Penging 和 Finished 状态的部分文件(part file)。

部分文件(part file)例子

为了更好地理解这些文件的生命周期,让我们来看一个包含 2 个 Sink Subtask 的简单例子:

└── 2019-08-25--12
    ├── part-4005733d-a830-4323-8291-8866de98b582-0.inprogress.bd053eb0-5ecf-4c85-8433-9eff486ac334
    └── part-81fc4980-a6af-41c8-9937-9939408a734b-0.inprogress.ea65a428-a1d0-4a0b-bbc5-7a436a75e575

当部分文件 part-81fc4980-a6af-41c8-9937-9939408a734b-0 被滚动(假设它变得太大了)时,它将成为 Pending 状态,但是它还没有被重命名。然后 Sink 会创建一个新的部分文件: part-81fc4980-a6af-41c8-9937-9939408a734b-1

└── 2019-08-25--12
    ├── part-4005733d-a830-4323-8291-8866de98b582-0.inprogress.bd053eb0-5ecf-4c85-8433-9eff486ac334
    ├── part-81fc4980-a6af-41c8-9937-9939408a734b-0.inprogress.ea65a428-a1d0-4a0b-bbc5-7a436a75e575
    └── part-81fc4980-a6af-41c8-9937-9939408a734b-1.inprogress.bc279efe-b16f-47d8-b828-00ef6e2fbd11

part-81fc4980-a6af-41c8-9937-9939408a734b-0 现在处于 Pending 状态等待完成,在下一次成功的 Checkpoint 后,它会变成 Finished 状态:

└── 2019-08-25--12
    ├── part-4005733d-a830-4323-8291-8866de98b582-0.inprogress.bd053eb0-5ecf-4c85-8433-9eff486ac334
    ├── part-81fc4980-a6af-41c8-9937-9939408a734b-0
    └── part-81fc4980-a6af-41c8-9937-9939408a734b-1.inprogress.bc279efe-b16f-47d8-b828-00ef6e2fbd11

根据分桶策略创建新的桶,但是这并不会影响当前处于 In-progress 状态的文件:

└── 2019-08-25--12
    ├── part-4005733d-a830-4323-8291-8866de98b582-0.inprogress.bd053eb0-5ecf-4c85-8433-9eff486ac334
    ├── part-81fc4980-a6af-41c8-9937-9939408a734b-0
    └── part-81fc4980-a6af-41c8-9937-9939408a734b-1.inprogress.bc279efe-b16f-47d8-b828-00ef6e2fbd11
└── 2019-08-25--13
    └── part-4005733d-a830-4323-8291-8866de98b582-0.inprogress.2b475fec-1482-4dea-9946-eb4353b475f1

因为分桶策略基于每条记录进行评估,所以旧桶仍然可以接受新的记录。

部分文件的配置项

已经完成的文件和进行中的文件仅能通过文件名格式进行区分。

默认情况下,文件命名格式如下所示:

  • In-progress / Pending: part-<uid>-<partFileIndex>.inprogress.uid
  • FINISHED: part-<uid>-<partFileIndex>

其中 uid 是在 Sink 的各个 task 在启动时随机生成的 id,这些 id 是不支持容错的,在 task 重启后 id 会重新生成。

Flink 允许用户通过 OutputFileConfig 指定部分文件名的前缀和后缀。 举例来说,前缀设置为 “prefix” 以及后缀设置为 “.ext” 之后,Sink 创建的文件名如下所示:

└── 2019-08-25--12
    ├── prefix-4005733d-a830-4323-8291-8866de98b582-0.ext
    ├── prefix-4005733d-a830-4323-8291-8866de98b582-1.ext.inprogress.bd053eb0-5ecf-4c85-8433-9eff486ac334
    ├── prefix-81fc4980-a6af-41c8-9937-9939408a734b-0.ext
    └── prefix-81fc4980-a6af-41c8-9937-9939408a734b-1.ext.inprogress.bc279efe-b16f-47d8-b828-00ef6e2fbd11

用户可以通过如下方式设置 OutputFileConfig:

OutputFileConfig config = OutputFileConfig
 .builder()
 .withPartPrefix("prefix")
 .withPartSuffix(".ext")
 .build();
            
FileSink<Tuple2<Integer, Integer>> sink = FileSink
 .forRowFormat((new Path(outputPath), new SimpleStringEncoder<>("UTF-8"))
 .withBucketAssigner(new KeyBucketAssigner())
 .withRollingPolicy(OnCheckpointRollingPolicy.build())
 .withOutputFileConfig(config)
 .build();
val config = OutputFileConfig
 .builder()
 .withPartPrefix("prefix")
 .withPartSuffix(".ext")
 .build()
            
val sink = FileSink
 .forRowFormat(new Path(outputPath), new SimpleStringEncoder[String]("UTF-8"))
 .withBucketAssigner(new KeyBucketAssigner())
 .withRollingPolicy(OnCheckpointRollingPolicy.build())
 .withOutputFileConfig(config)
 .build()

重要注意事项

通用注意事项

重要提示 1: 使用 Hadoop < 2.7 时,请使用 OnCheckpointRollingPolicy 滚动策略,该策略会在每次检查点时进行文件滚动。 这样做的原因是如果部分文件的生命周期跨多个检查点,当 FileSink 从之前的检查点进行恢复时会调用文件系统的 truncate() 方法清理 in-progress 文件中未提交的数据。 Hadoop 2.7 之前的版本不支持这个方法,因此 Flink 会报异常。

重要提示 2: 鉴于 Flink 的 sink 以及 UDF 通常不会区分作业的正常结束(比如有限流)和异常终止,因此正常结束作业的最后一批 in-progress 文件不会被转换到 “完成” 状态。

重要提示 3: Flink 以及 FileSink 不会覆盖已经提交的数据。因此如果尝试从一个包含 in-progress 文件的旧 checkpoint/savepoint 恢复, 且这些 in-progress 文件会被接下来的成功 checkpoint 提交,Flink 会因为无法找到 in-progress 文件而抛异常,从而恢复失败。

重要提示 4: 目前 FileSink 只支持三种文件系统: HDFS、S3和Local。如果配置了不支持的文件系统,在执行的时候 Flink 会抛出异常。

Batch 模式

重要提示 1: 尽管负责写出数据的 Writer 会使用用户提定的并发,负责提交文件的 Committer 将固定并发度为1。

Important Note 2: 批模式下只有在所有输入都被处理后 Pending 文件才会被提交,即转为 Finished 状态。

Important Note 3: 在高可用模式下,如果在 Committer 提交文件时发生了 JobManager 重启,已提交的数据可能会被重复产生。这一问题将在后续版本中修复。

S3 特有的注意事项

重要提示 1: 对于 S3,FileSink 只支持基于 Hadoop 的文件系统实现,不支持基于 Presto 的实现。如果想使用 FileSink 向 S3 写入数据并且将 checkpoint 放在基于 Presto 的文件系统,建议明确指定 “s3a://” (for Hadoop)作为sink的目标路径方案,并且为 checkpoint 路径明确指定 “s3p://” (for Presto)。 如果 Sink 和 checkpoint 都使用 “s3://” 路径的话,可能会导致不可预知的行为,因为双方的实现都在“监听”这个路径。

重要提示 2: FileSink 使用 S3 的 Multi-part Upload (后续使用MPU代替)特性可以保证精确一次的语义。这个特性支持以独立的块(因此被称为”multi-part”)模式上传文件,当 MPU 的所有部分文件 成功上传之后,可以合并成原始文件。对于失效的 MPUs,S3 提供了一个基于桶生命周期的规则,用户可以用这个规则来丢弃在指定时间内未完成的MPU。 如果在一些部分文件还未上传时触发 savepoint,并且这个规则设置的比较严格,这意味着相关的 MPU在作业重启之前可能会超时。后续的部分文件没 有写入到 savepoint, 那么在 Flink 作业从 savepoint 恢复时,会因为拿不到缺失的部分文件,导致任务失败并抛出异常。

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