一、Sink介绍
Apache Flink是一个开源流式处理框架，它提供了丰富的Sink接口，用于将计算结果输出到各种外部系统，如数据库、消息队列等。自定义Sink是指根据业务需求，开发自己的输出接口，将计算结果发送到自定义的目的地。这样可以实现与各种外部系统的集成，提供更灵活的数据存储和传输方式。

二、自定义Sink实现步骤
1. 创建自定义Sink类
首先，我们需要创建一个自定义的Sink类，该类需要实现Flink提供的SinkFunction接口。SinkFunction是Flink中用于发送计算结果的接口，它定义了一个方法invoke，用于接收要输出的值。

```scala
public class CustomSink extends RichSinkFunction> {

@Override
public void invoke(Tuple2 value, Context context) throws Exception {
// 在这里编写将数据发送到外部系统的逻辑
}
}
```

2. 初始化外部系统
在invoke方法中，我们可以编写将数据发送到外部系统的逻辑。在这之前，我们需要初始化外部系统的连接，并确保连接在整个任务执行过程中保持打开状态。可以在open方法中进行初始化操作。

```scala
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
// 初始化外部系统的连接
// 建立与外部系统的连接，例如数据库连接、消息队列连接等
}
```

3. 发送数据到外部系统
在invoke方法中，我们可以编写将数据发送到外部系统的逻辑。可以使用外部系统提供的API将数据发送出去。

```scala
@Override
public void invoke(Tuple2 value, Context context) throws Exception {
// 将数据发送到外部系统
// 调用外部系统提供的API，将数据发送到外部系统，例如发送到数据库、消息队列等
}
```

4. 关闭外部系统连接
在任务执行完毕后，我们需要关闭外部系统的连接。可以在close方法中进行关闭操作。

```scala
@Override
public void close() throws Exception {
// 关闭外部系统的连接
// 关闭与外部系统的连接，释放资源
}
```

三、在Flink作业中使用自定义Sink
在完成自定义Sink的开发后，我们可以在Flink作业中使用它。通过调用DataStream的addSink方法，将计算结果发送到自定义的Sink中。

```scala
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 读取数据源
DataStream> input = ...;

// 将计算结果发送到自定义Sink
input.addSink(new CustomSink());

env.execute("CustomSink Example");
}
```

以上就是使用Apache Flink实现自定义Sink的步骤。通过实现SinkFunction接口，并初始化外部系统连接、发送数据、关闭连接等操作，可以将计算结果灵活地输出到各种外部系统中。这样，我们可以根据业务需求，将计算结果以更灵活的方式存储和传输。