Flink 中的滚动策略（Rolling Policy）

在 Apache Flink 中，滚动策略（Rolling Policy）是针对日志（或数据流）文件输出的一种管理策略，它决定了在日志文件的大小、时间或其他条件满足特定标准时，如何“滚动”生成新的日志文件。滚动策略常用于处理较大的数据流文件，避免单个文件过大导致存储和处理困难。

1. 滚动策略的作用

在 Flink 中，当作业的输出是通过文件系统（如 HDFS、S3、本地文件系统等）进行持久化时，往往会遇到生成的文件越来越大的问题。滚动策略能够在文件达到某个阈值时自动生成新文件，确保文件的大小在可接受的范围内，从而提高数据处理的可管理性和性能。

2. 滚动策略的基本类型

Flink 提供了几种常见的滚动策略来控制文件的滚动行为。以下是几种常见的策略：

(1) 基于文件大小的滚动策略（Size-based Rolling）

当文件的大小超过一个预设的阈值时，文件会自动“滚动”到一个新的文件中，旧的文件会被关闭，新的文件开始接收数据。

• 适用场景：适用于对文件大小有严格要求的场景，特别是当文件过大时会影响系统性能或数据分析的效率。
• 配置：通常通过配置 maxFileSize 来设置最大文件大小。

示例：

RollingPolicy<String, String> rollingPolicy = DefaultRollingPolicy
    .builder()
    .withMaxPartSize(1024 * 1024 * 1024)  // 设置最大文件大小为 1GB
    .build();

(2) 基于时间的滚动策略（Time-based Rolling）

基于时间的滚动策