Flink的Elasticsearch Sink是用于将Flink数据流(DataStream)中的数据发送到Elasticsearch的组件。它是Flink的一个连接器(Connector),用于实现将实时处理的结果或数据持续地写入Elasticsearch集群中的索引中。 下面是一些关于Flink的Elasticsearch Sink的基础概念: 数据源(Source):Flink数据流的源头,可以是各种数据源,例如Kafka、...
一、ElasticSearchSink介绍 在使用Flink进行数据的处理的时候，一个必要步骤就是需要将计算的结果进行存储或导出，Flink中这个过程称为Sink，官方我们提供了常用的几种Sink Connector，例如:Apache Kafka Elasticsearch Elasticsearch 2x Hadoop FileSystem …这篇就选取其中一个常用的ElasticsearchSink来进行介绍，并讲解一下...
数据发送到 Elasticsearch: 一旦配置完成,Elasticsearch Sink 会将 Flink 数据流中的数据转换为 JSON 格式,并通过 Elasticsearch 的 REST API 将数据发送到指定的索引中。通常,Elasticsearch Sink 会将数据批量发送到 Elasticsearch,以提高写入的效率和性能。 序列化与映射: 在发送数据之前,通常需要将 Flink 数据流中的...
目前,Flink还没有在Batch处理模式下实现对应Elasticsearch对应的Connector,需要自己根据需要实现,所以我们基于Flink已经存在的Streaming处理模式下已经实现的Elasticsearch Connector对应的代码,经过部分修改,可以直接拿来在Batch处理模式下,将数据记录批量索引到Elasticsearch中 我们基于Flink 1.6.1版本,以及Elasticsearch 6.3.2版本,...
1.17 版本中，确实官方移除了对 Elasticsearch 的支持。这意味着 Flink 自带的 Elasticsearch Connector ...
代码https://github.com/cclient/flink-connector-elasticsearch-source 使用示例,查询条件只能通过es.query指定,flink 通过elasticsearch-hadoop(又封装的scroll) 拉数据(string格式),通过flink table scheme ,json解析并转为table 后 应用flink-sql 支持flink-sql的所有功能,多表的join,开窗函数等 ...
这篇就选取其中一个常用的ElasticsearchSink来进行介绍,并讲解一下生产环境中使用时的一些注意点,以及其内部实现机制。 二、使用方式 1. 添加pom依赖 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-elasticsearch2_2.10</artifactId...
Flink的Elasticsearch Sink是用于将Flink数据流(DataStream)中的数据发送到Elasticsearch的组件。它是Flink的一个连接器(Connector),用于实现将实时处理的结果或数据持续地写入Elasticsearch集群中的索引中。 下面是一些关于Flink的Elasticsearch Sink的基础概念: 数据源(Source):Flink数据流的源头,可以是各种数据源,例如Kafka、...
本示例的Elasticsearch是7.6,故需要Elasticsearch7的jar文件 flink-sql-connector-elasticsearch7_2.11-1.13.6.jar CREATE TABLE source_table ( userId INT, age INT, balance DOUBLE, userName STRING, t_insert_time AS localtimestamp, WATERMARK FOR t_insert_time AS t_insert_time ...
那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafka 中的数据经过 Flink 处理后然后存储到 ElasticSearch。 准备# 安装ElasticSearch,这里就忽略,自己找我以前的文章,建议安装 ElasticSearch 6.0 版本以上的,毕竟要跟上时代的节奏。