用python继承SinkFunction类将kafaka数据流传入http中的写法

在Python中使用Flink，继承`SinkFunction`类将Kafka数据流传入HTTP的写法如下：

import requests
from pyflink.common.serialization import SimpleStringSchema
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.datastream.connectors import FlinkKafkaConsumer, StreamingFileSink
from pyflink.datastream.functions import SinkFunction

class HttpSink(SinkFunction):
    def __init__(self, url):
        self.url = url

    def invoke(self, value):
        headers = {'Content-type': 'application/json', 'Accept': 'text/plain'}
        response = requests.post(self.url, data=value, headers=headers)
        print(response.text)

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()

# Kafka consumer configuration
kafka_props = {
    'bootstrap.servers': 'localhost:9092',
    'group.id': 'test-group'
}

# Create a FlinkKafkaConsumer instance
kafka_consumer = FlinkKafkaConsumer(
    'test-topic',
    SimpleStringSchema(),
    properties=kafka_props
)

# Add the Kafka source to the execution environment
kafka_stream = env.add_source(kafka_consumer)

# Add the HTTP sink to the execution environment
http_sink = kafka_stream.add_sink(HttpSink('http://localhost:8080'))
http_sink.set_parallelism(1)

env.execute('Kafka to HTTP')

在上述代码中，我们定义了一个`HttpSink`类，继承了`SinkFunction`类，并实现了其中的`invoke`方法，该方法将Kafka数据流传入HTTP中。在`invoke`方法中，我们使用`requests`库发送HTTP请求，并将Kafka数据作为请求体传入。然后，我们将该类的实例`http_sink`添加到数据流中，并指定并行度为1。最后，我们通过`env.execute()`方法启动Flink程序。

需要注意的是，上述代码仅为示例代码，实际上需要根据实际需求进行修改。