Apache Flink Elasticsearch 连接器搭建与使用指南

Apache Flink Elasticsearch 连接器搭建与使用指南

flink-connector-elasticsearchApache Flink connector for ElasticSearch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fli/flink-connector-elasticsearch

1. 项目目录结构及介绍

Apache Flink 的 Elasticsearch 连接器项目包含了多个子模块，每个子模块对应不同的 Elasticsearch 版本支持。以下是主要的目录结构：

.
├── flink-connector-elasticsearch-base     // 基础模块，实现通用功能
├── flink-connector-elasticsearch6        // 支持 Elasticsearch 6.x 的连接器
├── flink-connector-elasticsearch7        // 支持 Elasticsearch 7.x 的连接器
├── flink-connector-elasticsearch8        // 支持 Elasticsearch 8.x 的连接器
├── flink-sql-connector-elasticsearch6    // SQL 接口，支持 Elasticsearch 6.x
└── flink-sql-connector-elasticsearch7    // SQL 接口，支持 Elasticsearch 7.x

每个子模块都包含了构建所需的

pom.xml

文件，以及源代码和测试文件。

2. 项目启动文件介绍

由于 Flink 是一个处理框架而非独立服务，所以没有传统的 "启动文件" 概念。要运行使用 Elasticsearch 连接器的 Flink 程序，你需要创建一个 Flink 应用程序并执行它。这通常涉及到以下步骤：

1. 创建一个 Flink 流处理或批处理作业。
2. 实例化 ElasticsearchSink，设置相关参数。
3. 将数据流连接到 ElasticsearchSink。
4. 使用 env.execute() 或 TableEnvironment.executeSql() 提交作业。

例如，在 Java 中创建一个简单的 Flink 应用程序可能会像这样：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.connector.elasticsearch.ElasticsearchSink;
import org.apache.flink.connector.elasticsearch.ElasticsearchSinkFunction;
import org.apache.http.HttpHost;

public class FlinkESJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // 创建数据源
        DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999);

        // 转换数据
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = text
                .map(new Tokenizer())
                .keyBy(0)
                .sum(1);

        // 设置 Elasticsearch 配置
        ElasticsearchSink.Builder<Tuple2<String, Integer>> esSinkBuilder =
            new ElasticsearchSink.Builder<>(
                    HttpHost.create("http://your-es-node:9200"),
                    new ElasticsearchSinkFunction<Tuple2<String, Integer>>() {...});

        // 添加字段映射和自定义配置
        esSinkBuilder.setBulkFlushMaxActions(500);
        esSinkBuilder.setWriteConfig(ElasticsearchSink.WriteConfig.builder().build());

        // 注册 Elasticsearch 清洗器
        counts.addSink(esSinkBuilder.build());

        // 提交任务
        env.execute("WordCount to Elasticsearch");
    }
}

class Tokenizer implements MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
    @Override
    public Tuple2<String, Integer> map(String value) {
        // ...
    }
}

请注意，上述示例需要根据实际的 Elasticsearch 集群地址进行修改。

3. 项目的配置文件介绍

在 Flink 中，配置文件通常是指

flink-conf.yaml

，位于

$FLINK_HOME/conf/

目录下。这个文件用于配置 Flink 运行时的行为，但不直接涉及 Elasticsearch 连接器的配置。Elasticsearch 连接器的特定配置是通过代码来实现的，如在上面的示例中所示。

然而，如果你的应用程序需要连接到集群，可能需要在

flink-conf.yaml

中指定网络和安全性相关的设置，比如 proxy 或证书路径，但这不是连接器特有的，而是 Flink 客户端的基本配置。

如果你使用的是 SQL API，可以通过 SQL DDL 语句来指定 Elasticsearch 链接的相关参数，但这通常是在 Flink SQL CLI 或其他支持 SQL 的环境中完成的，而不是在配置文件中。

以上是关于 Flink Elasticsearch 连接器的基础搭建与使用教程。确保正确配置你的 Flink 作业，并根据需要调整 ElasticsearchSink 的参数以适应你的业务需求。

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