用python语言继承richsinkfunction实现将数据写入外部系统

好的，以下是一个简单的使用Python语言继承RichSinkFunction将数据写入外部系统的示例代码：

from pyflink.common.serialization import SimpleStringEncoder
from pyflink.common.serialization import SimpleStringSchema
from pyflink.common.typeinfo import Types
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.datastream.connectors import FlinkKafkaProducer
from pyflink.datastream.functions import RichSinkFunction
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment, CheckpointingMode

class MySinkFunction(RichSinkFunction):
    def open(self, function_context):
        # 进行一些初始化工作，例如建立连接等等
        pass

    def invoke(self, value, context):
        # 将数据写入外部系统
        pass

    def close(self):
        # 进行一些清理工作，例如关闭连接等等
        pass

# 创建StreamExecutionEnvironment
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_parallelism(1)

# 从数据源获取数据流
data_stream = ...

# 将数据流写入外部系统，例如Kafka
kafka_producer = FlinkKafkaProducer(
    "localhost:9092",
    "my-topic",
    serialization_schema=SimpleStringSchema(),
    producer_config={
        "bootstrap.servers": "localhost:9092",
        "acks": "all"
    }
)
data_stream.add_sink(kafka_producer)

# 执行任务
env.execute("My Flink job")

在这个示例中，我们自定义了一个名为MySinkFunction的类，继承了RichSinkFunction类，并实现了其中的open()、invoke()和close()方法。在open()方法中，我们可以进行一些初始化工作，例如建立连接等等；在invoke()方法中，我们可以将数据写入外部系统；在close()方法中，我们可以进行一些清理工作，例如关闭连接等等。

然后，我们通过FlinkKafkaProducer将数据流写入Kafka中。最后，我们调用env.execute()方法来执行任务。