Apache Flink Elasticsearch 连接器搭建与利用指南

Apache Flink Elasticsearch 连接器搭建与利用指南

  flink-connector-elasticsearchApache Flink connector for ElasticSearch项目地点:https://gitcode.com/gh_mirrors/fli/flink-connector-elasticsearch
1. 项目目次结构及先容

Apache Flink 的 Elasticsearch 连接器项目包含了多个子模块，每个子模块对应差异的 Elasticsearch 版本支持。以下是主要的目次结构：

1. .
2. ├── flink-connector-elasticsearch-base     // 基础模块，实现通用功能
3. ├── flink-connector-elasticsearch6        // 支持 Elasticsearch 6.x 的连接器
4. ├── flink-connector-elasticsearch7        // 支持 Elasticsearch 7.x 的连接器
5. ├── flink-connector-elasticsearch8        // 支持 Elasticsearch 8.x 的连接器
6. ├── flink-sql-connector-elasticsearch6    // SQL 接口，支持 Elasticsearch 6.x
7. └── flink-sql-connector-elasticsearch7    // SQL 接口，支持 Elasticsearch 7.x

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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. 项目启动文件先容

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。要运行利用 Elasticsearch 连接器的 Flink 程序，你需要创建一个 Flink 应用程序并实行它。这通常涉及到以下步骤：

• 创建一个 Flink 流处理或批处理作业。
  
• 实例化 ElasticsearchSink，设置干系参数。
  
• 将数据流连接到 ElasticsearchSink。
  
• 利用 env.execute() 或 TableEnvironment.executeSql() 提交作业。
  

比方，在 Java 中创建一个简单的 Flink 应用程序可能会像如许：

1. import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
2. import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
3. import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
4. import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
5. import org.apache.flink.connector.elasticsearch.ElasticsearchSink;
6. import org.apache.flink.connector.elasticsearch.ElasticsearchSinkFunction;
7. import org.apache.http.HttpHost;
9. public class FlinkESJob {
10.     public static void main(String[] args) throws Exception {
11.         final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
12.         
13.         // 创建数据源
14.         DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999);
16.         // 转换数据
17.         DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = text
18.                 .map(new Tokenizer())
19.                 .keyBy(0)
20.                 .sum(1);
22.         // 设置 Elasticsearch 配置
23.         ElasticsearchSink.Builder<Tuple2<String, Integer>> esSinkBuilder =
24.             new ElasticsearchSink.Builder<>(
25.                     HttpHost.create("http://your-es-node:9200"),
26.                     new ElasticsearchSinkFunction<Tuple2<String, Integer>>() {...});
28.         // 添加字段映射和自定义配置
29.         esSinkBuilder.setBulkFlushMaxActions(500);
30.         esSinkBuilder.setWriteConfig(ElasticsearchSink.WriteConfig.builder().build());
32.         // 注册 Elasticsearch 清洗器
33.         counts.addSink(esSinkBuilder.build());
35.         // 提交任务
36.         env.execute("WordCount to Elasticsearch");
37.     }
38. }
40. class Tokenizer implements MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
41.     @Override
42.     public Tuple2<String, Integer> map(String value) {
43.         // ...
44.     }
45. }

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请注意，上述示例需要根据实际的 Elasticsearch 集群地点进行修改。
3. 项目标配置文件先容

在 Flink 中，配置文件通常是指 flink-conf.yaml，位于 $FLINK_HOME/conf/ 目次下。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，假如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干系的设置，比如 proxy 或证书路径，但这不是连接器特有的，而是 Flink 客户端的根本配置。
假如你利用的是 SQL API，可以通过 SQL DDL 语句来指定 Elasticsearch 链接的干系参数，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 连接器的底子搭建与利用教程。确保精确配置你的 Flink 作业，并根据需要调解 ElasticsearchSink 的参数以顺应你的业务需求。
  flink-connector-elasticsearchApache Flink connector for ElasticSearch项目地点:https://gitcode.com/gh_mirrors/fli/flink-connector-elasticsearch

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