16、Flink 的table api与sql之连接外部系统: 读写外部系统的连接器和格式以及Elasticsearch示例（2）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了16、Flink 的table api与sql之连接外部系统: 读写外部系统的连接器和格式以及Elasticsearch示例（2）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Flink 系列文章

一、Flink 专栏

Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。

1、Flink 部署系列
本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。
2、Flink基础系列
本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。
3、Flik Table API和SQL基础系列
本部分介绍Flink Table Api和SQL的基本用法，比如Table API和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。
4、Flik Table API和SQL提高与应用系列
本部分是table api 和sql的应用部分，和实际的生产应用联系更为密切，以及有一定开发难度的内容。
5、Flink 监控系列
本部分和实际的运维、监控工作相关。

二、Flink 示例专栏

Flink 示例专栏是 Flink 专栏的辅助说明，一般不会介绍知识点的信息，更多的是提供一个一个可以具体使用的示例。本专栏不再分目录，通过链接即可看出介绍的内容。

两专栏的所有文章入口点击：Flink 系列文章汇总索引

本文介绍了Elasticsearch连接器的使用，并以2个示例完成了外部系统是Elasticsearch的介绍，即使用datagen作为数据源写入Elasticsearch和kafka作为数据源写入Elasticsearch中。
本文依赖环境是Flink、kafka、Elasticsearch、hadoop环境好用，如果是ha环境则需要zookeeper的环境。
本文分为2个部分，即Elasticsearch的基本介绍及示例和Elasticsearch与kafka的使用示例。

一、Table & SQL Connectors 示例：Elasticsearch

Elasticsearch 连接器允许将数据写入到 Elasticsearch 引擎的索引中(不支持读取，截至1.17版本)。本文档描述运行 SQL 查询时如何设置 Elasticsearch 连接器。

连接器可以工作在 upsert 模式，使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换 UPDATE/DELETE 消息。

如果 DDL 中没有定义主键，那么连接器只能工作在 append 模式，只能与外部系统交换 INSERT 消息。

1、maven依赖（java编码依赖）

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-elasticsearch7</artifactId>
  <version>3.0.1-1.17</version>
</dependency>

2、创建 Elasticsearch 表并写入数据

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
) WITH (
 'connector' = 'datagen',
 'rows-per-second'='5',
 'fields.userId.kind'='sequence',
 'fields.userId.start'='1',
 'fields.userId.end'='5000',

 'fields.balance.kind'='random',
 'fields.balance.min'='1',
 'fields.balance.max'='100',

 'fields.age.min'='1',
 'fields.age.max'='1000',

 'fields.userName.length'='10'
);


CREATE TABLE alan_flink_es_user_idx (
 userId INT,
 age INT,
 balance DOUBLE,
 userName STRING,
 t_insert_time AS localtimestamp,
 PRIMARY KEY (userId) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'elasticsearch-7',
  'hosts' = 'http://192.168.10.41:9200,http://192.168.10.42:9200,http://192.168.10.43:9200',
  'index' = 'alan_flink_es_user_idx'
);


INSERT INTO alan_flink_es_user_idx
SELECT userId,   age, balance , userName FROM source_table;

---------------------具体操作如下-----------------------------------
Flink SQL> 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
> ) WITH (
>  'connector' = 'datagen',
>  'rows-per-second'='5',
>  'fields.userId.kind'='sequence',
>  'fields.userId.start'='1',
>  'fields.userId.end'='5000',
> 
>  'fields.balance.kind'='random',
>  'fields.balance.min'='1',
>  'fields.balance.max'='100',
> 
>  'fields.age.min'='1',
>  'fields.age.max'='1000',
> 
>  'fields.userName.length'='10'
> );
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> 
> 
> CREATE TABLE alan_flink_es_user_idx (
>  userId INT,
>  age INT,
>  balance DOUBLE,
>  userName STRING,
>  t_insert_time AS localtimestamp,
>  PRIMARY KEY (userId) NOT ENFORCED
> ) WITH (
>   'connector' = 'elasticsearch-7',
>   'hosts' = 'http://192.168.10.41:9200,http://192.168.10.42:9200,http://192.168.10.43:9200',
>   'index' = 'alan_flink_es_user_idx'
> );
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> 
> 
> INSERT INTO alan_flink_es_user_idx
> SELECT userId,   age, balance , userName FROM source_table;
[INFO] Submitting SQL update statement to the cluster...
[INFO] SQL update statement has been successfully submitted to the cluster:
Job ID: 1163eb7a404c2678322adaa89409bcda
-----由于es的表不支持source，故不能查询，查询会报如下错误----
Flink SQL> select * from alan_flink_es_user_idx;
[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason:
org.apache.flink.table.api.ValidationException: Connector 'elasticsearch-7' can only be used as a sink. It cannot be used as a source.

Elasticsearch结果如下图
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3、连接器参数

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4、特性

1）、Key 处理

Elasticsearch sink 可以根据是否定义了一个主键来确定是在 upsert 模式还是 append 模式下工作。如果定义了主键，Elasticsearch sink 将以 upsert 模式工作，该模式可以消费包含 UPDATE/DELETE 消息的查询。如果未定义主键，Elasticsearch sink 将以 append 模式工作，该模式只能消费包含 INSERT 消息的查询。

在 Elasticsearch 连接器中，主键用于计算 Elasticsearch 的文档 id，文档 id 为最多 512 字节且不包含空格的字符串。 Elasticsearch 连接器通过使用 document-id.key-delimiter 指定的键分隔符按照 DDL 中定义的顺序连接所有主键字段，为每一行记录生成一个文档 ID 字符串。某些类型不允许作为主键字段，因为它们没有对应的字符串表示形式，例如，BYTES，ROW，ARRAY，MAP 等。如果未指定主键，Elasticsearch 将自动生成文档 id。

有关 PRIMARY KEY 语法的更多详细信息，请参见 22、Flink 的table api与sql之创建表的DDL。

2）、动态索引

Elasticsearch sink 同时支持静态索引和动态索引。

如果你想使用静态索引，则 index 选项值应为纯字符串，例如 ‘myusers’，所有记录都将被写入到 “myusers” 索引中。

如果你想使用动态索引，你可以使用 {field_name} 来引用记录中的字段值来动态生成目标索引。你也可以使用 ‘{field_name|date_format_string}’ 将 TIMESTAMP/DATE/TIME 类型的字段值转换为 date_format_string 指定的格式。 date_format_string 与 Java 的 DateTimeFormatter 兼容。例如，如果选项值设置为 ‘myusers-{log_ts|yyyy-MM-dd}’，则 log_ts 字段值为 2020-03-27 12:25:55 的记录将被写入到 “myusers-2020-03-27” 索引中。

你也可以使用 ‘{now()|date_format_string}’ 将当前的系统时间转换为 date_format_string 指定的格式。now() 对应的时间类型是 TIMESTAMP_WITH_LTZ 。在将系统时间格式化为字符串时会使用 session 中通过 table.local-time-zone 中配置的时区。使用 NOW(), now(), CURRENT_TIMESTAMP, current_timestamp 均可以。

使用当前系统时间生成的动态索引时，对于 changelog 的流，无法保证同一主键对应的记录能产生相同的索引名, 因此使用基于系统时间的动态索引，只能支持 append only 的流。

5、数据类型映射

Elasticsearch 将文档存储在 JSON 字符串中。因此数据类型映射介于 Flink 数据类型和 JSON 数据类型之间。 Flink 为 Elasticsearch 连接器使用内置的 ‘json’ 格式。更多类型映射的详细信息，请参阅 35、Flink 的JSON Format。

二、Flink SQL示例：将kafka数据写入es

本示例是将kafka的数据通过Flink 的任务写入es中。

1、依赖环境

需要增加kafka和es相关的jar包，本示例用到如下：

flink-sql-connector-elasticsearch7_2.11-1.13.6.jar
flink-sql-connector-kafka_2.11-1.13.5.jar

2、创建表并提交任务

在flink sql中运行

CREATE TABLE alan_flink_es_kafka_user_idx (
 userId INT,
 age INT,
 balance DOUBLE,
 userName STRING,
 t_insert_time AS localtimestamp,
 PRIMARY KEY (userId) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'elasticsearch-7',
  'hosts' = 'http://192.168.10.41:9200',
  'index' = 'alan_flink_es_kafka_user_idx_test'
);

CREATE TABLE alanchan_kafka_table (
    `id` INT,
    name STRING,
    age INT,
    balance DOUBLE,
    ts BIGINT, -- 以毫秒为单位的时间
    t_insert_time AS TO_TIMESTAMP_LTZ(ts,3),
    WATERMARK FOR t_insert_time AS t_insert_time - INTERVAL '5' SECOND -- 在 TIMESTAMP_LTZ 列上定义 watermark
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 't_kafkasource2',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'properties.bootstrap.servers' = '192.168.10.41:9092,192.168.10.42:9092,192.168.10.43:9092',
    'format' = 'csv'
);

INSERT INTO alan_flink_es_kafka_user_idx
SELECT id,   age, balance , name FROM alanchan_kafka_table;

3、验证

本示例没有特别说明，则是在flink sql cli中操作，kafka则是kafka的运行环境命令。

1）、创建es表

Flink SQL> CREATE TABLE alan_flink_es_kafka_user_idx (
>  userId INT,
>  age INT,
>  balance DOUBLE,
>  userName STRING,
>  t_insert_time AS localtimestamp,
>  PRIMARY KEY (userId) NOT ENFORCED
> ) WITH (
>   'connector' = 'elasticsearch-7',
>   'hosts' = 'http://192.168.10.41:9200',
>   'index' = 'alan_flink_es_kafka_user_idx_test'
> );
[INFO] Execute statement succeed.

2）、创建kafka表

Flink SQL> CREATE TABLE alanchan_kafka_table (
>     `id` INT,
>     name STRING,
>     age INT,
>     balance DOUBLE,
>     ts BIGINT, -- 以毫秒为单位的时间
>     t_insert_time AS TO_TIMESTAMP_LTZ(ts,3),
>     WATERMARK FOR t_insert_time AS t_insert_time - INTERVAL '5' SECOND -- 在 TIMESTAMP_LTZ 列上定义 watermark
> ) WITH (
>     'connector' = 'kafka',
>     'topic' = 't_kafkasource2',
>     'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
>     'properties.bootstrap.servers' = '192.168.10.41:9092,192.168.10.42:9092,192.168.10.43:9092',
>     'format' = 'csv'
> );
[INFO] Execute statement succeed.

3）、提交任务

Flink SQL> INSERT INTO alan_flink_es_kafka_user_idx
> SELECT id,   age, balance , name FROM alanchan_kafka_table;
........
[INFO] SQL update statement has been successfully submitted to the cluster:
Job ID: dc19c9b904f69985d40eca372af9553a

4）、创建kafkatopic

[alanchan@server3 bin]$ kafka-topics.sh --create --bootstrap-server server1:9092 --topic t_kafkasource2 --partitions 1 --replication-factor 1
WARNING: Due to limitations in metric names, topics with a period ('.') or underscore ('_') could collide. To avoid issues it is best to use either, but not both.
Created topic t_kafkasource2.

>

5）、往kafka topic中写入数据

[alanchan@server3 bin]$ kafka-console-producer.sh --broker-list server1:9092 --topic t_kafkasource2
>1,alan,15,100,1692593500222
>2,alanchan,20,200,1692593501230
>3,alanchanchn,25,300,1692593502242
>4,alan_chan,30,400,1692593503256
>5,alan_chan_chn,500,45,1692593504270
>

6）、查看es中的数据

16、Flink 的table api与sql之连接外部系统: 读写外部系统的连接器和格式以及Elasticsearch示例（2）,# Flink专栏,flink,sql,elasticsearch,flink 流批一体化,飞临空sql,flink kafka es,flink es
以上，完成了外部系统是Elasticsearch的介绍，使用了2个示例，即使用datagen作为数据源写入Elasticsearch和kafka作为数据源写入Elasticsearch中。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-672551.html