Sink 端主要的问题是，作业失败重启时，数据重放可能造成最终目标存储中被写入了重复数据；。。。怎么理解。。。

Sink端是指数据传输管道中的目标节点，比如数据传输到数据库、文件系统、消息队列等。在数据传输过程中，可能会出现作业失败重启的情况，这时已经传输的数据可能会被重复写入目标存储中。也就是说，如果数据传输过程中发生了重试，可能会导致数据重复写入目标节点，造成数据不一致的问题。因此在设计数据传输管道时，需要考虑如何避免数据重复写入，比如使用幂等性设计来保证数据只被写入一次。

相关问题

streamingfilesink 写入hdfs

streamingfilesink 是一个 Flink 自带的用于写入文件的连接器。它可以将数据流写入到本地文件系统、HDFS 或者 S3 等文件系统中。在将数据流写入到 HDFS 中时，需要指定 HDFS 的地址和写入的文件路径。我们还可以指定文件的格式及压缩方式。在使用 streamingfilesink 写入 HDFS 的时候，需要注意以下几个问题：

首先，需要配置 HDFS 的地址。我们可以通过设置 Hadoop 的环境变量来实现。比如，我们可以设置 HDFS 的地址为：

export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop/

其次，需要注意 HDFS 的权限问题。在使用 streamingfilesink 写入 HDFS 的时候，需要确保当前用户对 HDFS 的写入路径有读写权限。否则就会出现无法写入数据的问题。

同时，我们还可以配置 streamingfilesink 的各种参数。比如，我们可以指定文件的格式为 CSV 或者 JSON，还可以指定压缩算法为 gzip 等。这些参数的设置可以使数据在写入 HDFS 的时候更加高效。

总之，使用 streamingfilesink 写入 HDFS 可以很好地解决 Flink 中的数据持久化问题。同时，需要注意 HDFS 的权限问题和参数设置，以确保数据能够被正确地写入到 HDFS 中。

flink sink 端由谁来通知他停止

Flink中的Sink端是负责将数据发送到外部的组件，例如将数据写入数据库、消息队列等。通常情况下，Sink端无法自行决定停止的时机，而是由任务的控制逻辑来通知它停止。

具体来说，当Flink任务停止时，例如通过命令行或代码中的取消操作，Flink会通知所有的算子（包括Sink端）停止执行。Sink端在接收到停止信号后，可以进行一些清理工作，例如关闭连接、刷新缓冲区等，并最终停止数据的发送。

需要注意的是，具体的停止逻辑需要根据Sink端的实现进行处理。Flink提供了一些Sink接口（如`RichSinkFunction`），你可以在其中覆盖`close()`方法来执行停止相关的操作。另外，某些外部系统可能提供了自己的停止机制，你也可以根据具体的外部系统文档进行相应的处理。

总结来说，Flink任务会通知Sink端停止执行，而具体的停止逻辑需要在Sink端的实现中进行处理。