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...
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、...
在文档方面,每个 Connector 会在自己的仓库中,独立维护文档。Flink 仓库会通过脚本,将所有 Connector 的文档统一链接至Flink的官方文档。 在Issue 管理方面,与 Flink 和其他 Apache 项目相同,Connector 将会继续使用 JAVA 来管理和追踪Issue。 目前,ElasticSearch Connector 已经从 Flink 的主仓库中移出,在独立的仓库下...
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。 下面就讲解一下生产环境中如何使用 Elasticsearch Sin...
Flink 提供了丰富的数据连接器(connecotr)来连接各种数据源,内置了 kafka [2]、jdbc [3]、hive [4]、hbase [5]、elasticsearch [6]、file system [7] 等常见的 connector,此外 Flink 还提供了灵活的机制方便开发者开发新的 connector。对于 source connector 的开发,有基于传统的 SourceFunction [8] 的方式...
如果想要使用EsSink的失败重试机制,则需要通过env.enableCheckpoint()方法来开启Flink任务对checkpoint的支持,如果没有开启checkpoint机制的话,则失败重试策略是无法生效的。这个是通过跟踪ElasticsearchSinkBase类源码的时候发现的,核心的代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 @Overridepublicvoidinitia...
eg:2 -> 2 -> 2 ...esSink.setBulkFlushBackoffType(ElasticsearchSinkBase.FlushBackoffType.EXPONENTIAL)//设置最大并行度,来一条请求处理一条,测试用1可以,线上设置成30esSinkBuilder.setBulkFlushMaxActions(1)//设置批量提交时间间隔为10sesSink.setBulkFlushInterval(10000)//设置批量提交的最大字节 以MB...
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: ApacheKafka Elasticsearch Elasticsearch2x HadoopFileSystem … 1. 2.
flink-connector-elasticsearch7 废弃了ElasticsearchConnectorOptions 这个类 但是sql 加载的时候报错找不到这个 类,有大佬解决过这个吗? 参考答案: 可以传入一个失败处理器,一旦出现写入失败的情况则会回调所传入的处理器用于错误恢复。 DataStream<String> input = ...;input.addSink(new ElasticsearchSink<>(config,...
<artifactId>flink-connector-elasticsearch6_${scala.binary.version}</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> 1. 2. 3. 4. 5. 上面这依赖版本号请自己根据使用的版本对应改变下。 下面所有的代码都没有把 import 引入到这里来,如果需要查看更详细的代码,请查看我的 GitHub 仓库地址...