Flink Table API & SQL 自定义Redis Sink 代码实现
在自定义source&sink这一块官方给的说明并不是很多，需要去看源代码熟悉，自己实现一个redis sink主要需要实现StreamTableSinkFactory，RichSinkFunction和AppendStreamTableSink/RetractStreamTableSink/UpsertStreamTableSink，代码逻辑依赖主要如下
1.定义TableFactory
定义一个TableSinkFactory需要实现以下一个或者多个接口，在这里只实现StreamTableSinkFactory
- BatchTableSourceFactory: Creates a batch table source.
- BatchTableSinkFactory: Creates a batch table sink.
- StreamTableSourceFactory: Creates a stream table source.
- StreamTableSinkFactory: Creates a stream table sink.
- DeserializationSchemaFactory: Creates a deserialization schema format.
- SerializationSchemaFactory: Creates a serialization schema forma
createStreamTableSink()：在这里能够拿到ddl的with参数，我们通过getValidatedProperties进行合法性校验，再将参数构建为一个RedisOptions供后续方法使用，tableSchema主要包含ddl语句字段信息，最后返回实例化的RedisTableSink
requiredContext()：指定已为此工厂实现的上下文。该框架保证仅在满足指定的属性和值集的情况下才与此工厂匹配。典型的属性可能是connector.type，format.type或update-mode。 为将来的向后兼容情况保留了诸如connect.property-version和format.property-version之类的属性键。
supportedProperties()：此工厂可以处理的属性键的列表。此方法将用于验证。如果传递了该工厂无法处理的属性，则将引发异常。该列表不得包含上下文指定的键。
getValidatedProperties()：构建DescriptorProperties并作合法性校验
2.定义TableSink
定义一个TableSink可以实现BatchTableSink、RetractStreamTableSink、UpsertStreamTableSink或者AppendStreamTableSink，redis的数据写入，我们按照来一条写一条的思路来实现，不涉及到数据的删除，所以只需要继承AppendStreamTableSink
consumeDataStream()：在这里能够拿到数据流，在addSink的时候将实例化的RedisSinkFunction写入方法传进去即可
emitDataStream()：已经废弃
configure()：拿到的是sql返回字段和类型，在这里我们和tableSchema做一致性校验，必须完全对应才能通过
getConsumedDataType()：返回Consumed数据类型
getTableSchema()：返回tableSchema信息
3.定义RedisSinkFunction
定义RedisSinkFunction需要继承RichSinkFunction，如果需要在Checkpoint时候做一些事情还可以实现CheckpointedFunction
open()：可以在这里构建jedis方法
close()：在这里执行销毁或者关闭方法
invoke()：数据写入的执行方法，我们这里根据ddl的connector.data.type类型来确定调用的方法，目前先实现了string,set,list,map,sortedset五种
snapshotState()：如果是mysql或者hbase那种定时/定量写入方式，可以在这里调用写入方法
4.创建java spi发现目录和文件
在resources目录下创建META-INF/services文件夹，创建一个名为org.apache.flink.table.factories.TableFactory的文件，将com.bigdata.connect.redis.RedisTableFactory写入，如果还有自定义的其他source/sink也一起写在这里
5.打包发布
注意打包的时候一定要确认把com.bigdata.connect.redis.RedisTableFactory打进去了，最好打包完反编译一下看时候被覆盖。我使用maven-assembly-plugin打包就会出现被覆盖的问题，后面改为maven-shade-plugin打包就没问题，所以一定要检查下。
6.遇到的问题
org.apache.flink.table.api.TableException: Table sink does not implement a table schema.
在RedisTableSink中忘记重写getTableSchema方法
org.apache.flink.table.api.TableException: Table sink does not implement a consumed data type.
在RedisTableSink中忘记重写getConsumedDataType方法
org.apache.flink.api.common.InvalidProgramException: root
|-- pay_hour: STRING
|-- item_id: STRING
is not serializable. The object probably contains or references non serializable fields.
在RedisTableSink的emitDataStream方法中将tableSchema传到RedisSinkFunction方法中去，而TableSchema未实现Serializable，出现序列化的问题
org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The main method caused an error: The StreamTableSink#consumeDataStream(DataStream) must be implemented and return the sink transformation DataStreamSink. However, com.bigdata.connect.redis.RedisTableSink doesn't implement this method.
使用了废弃的emitDataStream方法，而且没有重写consumeDataStream
7.使用方式
参考文档
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/sourceSinks.html
