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怎么使用Flink TableAPI和SQL /Elasticsearch

发表于:2025-02-01 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年02月01日,这篇文章主要讲解了"怎么使用Flink TableAPI和SQL /Elasticsearch",文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习"怎么使用F
千家信息网最后更新 2025年02月01日怎么使用Flink TableAPI和SQL /Elasticsearch

这篇文章主要讲解了"怎么使用Flink TableAPI和SQL /Elasticsearch",文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习"怎么使用Flink TableAPI和SQL /Elasticsearch"吧!

使用Tbale&SQL与Flink Elasticsearch Connector 连接器将数据写入Elasticsearch引擎的索引

示例环境

java.version: 1.8.xflink.version: 1.11.1elasticsearch:6.x

示例数据源 (项目码云下载)

Flink 系例 之 搭建开发环境与数据

示例模块 (pom.xml)

Flink 系例 之 TableAPI & SQL 与 示例模块

InsertToEs.java

package com.flink.examples.elasticsearch;import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;import org.apache.flink.table.api.StatementSet;import org.apache.flink.table.api.TableResult;import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;/** * @Description 使用Tbale&SQL与Flink Elasticsearch连接器将数据写入Elasticsearch引擎的索引 */public class InsertToEs {    /**     * Apache Flink 有两种关系型 API 来做流批统一处理:Table API 和 SQL。     * 参考官方:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/zh/dev/table/connectors/elasticsearch.html    */    //参见属性配置类:ElasticsearchValidator    static String table_sql = "CREATE TABLE my_users (\n" +            "  user_id STRING,\n" +            "  user_name STRING,\n" +            "  uv BIGINT,\n" +            "  pv BIGINT,\n" +            "  PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED\n" +            ") WITH (\n" +            "  'connector.type' = 'elasticsearch',\n" +            "  'connector.version' = '6',\n" +            "  'connector.property-version' = '1', \n" +            "  'connector.hosts' = 'http://192.168.110.35:9200',\n" +            "  'connector.index' = 'users',\n" +            "  'connector.document-type' = 'doc',\n" +            "  'format.type' = 'json',\n" +            "  'update-mode'='append' -- append|upsert\n" +            ")";    public static void main(String[] args) {        //构建StreamExecutionEnvironment        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();        //默认流时间方式        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);        //构建EnvironmentSettings 并指定Blink Planner        EnvironmentSettings bsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();        //构建StreamTableEnvironment        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, bsSettings);        //注册kafka数据维表        tEnv.executeSql(table_sql);        //Elasticsearch connector 目前只支持了 sink,不支持 source 。不能SELECT elasticsearch table,因此只能通过insert的方式提交数据;        String sql = "insert into my_users (user_id,user_name,uv,pv) values('10003','tom',31,10)";//        TableResult tableResult = tEnv.executeSql(sql);        //第二种方式:声明一个操作集合来执行sql        StatementSet stmtSet = tEnv.createStatementSet();        stmtSet.addInsertSql(sql);        TableResult tableResult = stmtSet.execute();        tableResult.print();    }}

打印结果

+-------------------------------------------+| default_catalog.default_database.my_users |+-------------------------------------------+|                                        -1 |+-------------------------------------------+1 row in set

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