我正在尝试以流方式和批处理方式使用flink，以将大量数据添加到Accumulo中（每分钟数百万）。我想先对记录进行批处理，然后再将其发送到Accumulo。 我从目录或通过kafka提取数据，使用平面图转换数据，然后传递给RichSinkFunction，后者将数据添加到集合中。
使用流数据，批处理似乎还可以，因为我可以将记录添加到固定大小的集合中，一旦达到批处理阈值，该记录就被发送到累加器中。但是对于有限的批处理数据，我正在努力寻找一种好的批处理方法，因为如果在指定时间内没有其他数据，则需要刷新超时。 与Elastic搜索或其他替代接收器不同，似乎没有Accumulo连接器。
我考虑过使用带触发器的批处理大小和时间间隔的过程功能，但这需要一个键控窗口。我不想沿着键控路线走下去，因为数据看起来非常不对称，因为有些键会有大量记录，而有些则很少。如果我不使用窗口化方法，那么我知道运算符将不会并行。我希望懒散地进行批处理，因此每个接收器仅关心数字或时间间隔。
有人对如何最好地解决这个问题有任何指示吗？
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您可以通过实现ProcessingTimeCallback来访问接收器中的计时器。例如，看看BucketingSink －它的open和onProcessingTime方法应该可以帮助您入门。