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(So
Flink SQL Connector在实时Elasticsearch写入中的应用 - ```html 在数据驱动的世界中,实时数据处理的重要性日益增加。Flink SQL Connector作为一种强大工具,使得将实时数据写入Elasticsearch成为可能。Flink SQL Connector在实时数据流处理中扮演重要角色,而E...
2、创建elasticsearch表对应的flink表 Html CREATE TABLE es_table ( id STRING, name STRING, timestamp TIMESTAMP(3), price DOUBLE, PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'elasticsearch-7', -- 指定Elasticsearch版本 'hosts' = 'http://localhost:9200', -- Elasticsearch集群地址 '...
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。 夏之以寒 2024/03/04 1.5K0 Flink-kafka源-esSink kafkaflink <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <pro...
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,...
elasticsearch7-connector：支持 Elasticsearch 7.x 版本。您可以在 Maven 中添加这些连接器的依赖，并按照...
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...
如果因此无法匹配到Elasticsearch中的Text字段,可以将配置项ignoreKeywordSuffix配置为true。 结果表 CREATE TABLE es_sink( user_id STRING, user_name STRING, uv BIGINT, pv BIGINT, PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'elasticsearch-7', -- 如果是Elasticsearch 6.x版本,填写...
Flink写入数据到Elasticsearch示例 版本说明:flink-v1.11 elasticsearch-7.9 1.添加maven依赖 <!--elasticsearch connector--><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-elasticsearch7_2.11</artifactId><version>1.11.0</version></dependency><!--jackson--><dependency><groupId...
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 ...