大佬们,请问下Flink CDC可以读取mysql,写入es动态索引吗? 比如根据时间字段 分区,自[阿里云实时计算 Flink版]

大佬们,请问下Flink CDC可以读取mysql,写入es动态索引吗? 比如根据时间字段 分区,自动写入当天的索引里面?

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2 条回复 A 作者 M 管理员
  1. 是的,您可以使用 Flink CDC 读取 MySQL 数据库中的数据,并将数据写入 Elasticsearch 动态索引中。可以根据时间字段进行分区,并自定义分区策略,以满足您的需求。
    以下是一些基本的步骤,可以帮助您实现这个功能:
    首先,您需要使用 Flink CDC 连接器来连接 MySQL 数据库,并读取该数据库中的数据。可以使用 FlinkCDCSource 来读取 MySQL 中的数据,例如:
    java
    Copy
    FlinkCDCSource source = FlinkCDCSource.builder()
    .hostname(“localhost”)
    .port(3306)
    .username(“user”)
    .password(“password”)
    .databaseList(“database”)
    .tableList(“table”)
    .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())
    .build();
    在上述示例中,我们使用 FlinkCDCSource 从 MySQL 数据库中读取指定的数据。需要注意的是,上述示例中使用了 StringDebeziumDeserializationSchema 来反序列化 CDC 事件中的数据,您也可以根据实际需求和数据类型来选择合适的反序列化器。
    按照您的需求对读取到的数据进行处理,例如根据时间字段对数据进行分区。您可以使用 Flink 的时间语义和窗口机制来实现数据的分区和处理。例如:
    java
    Copy
    DataStream stream = env.addSource(source);
    stream
    .map(…)
    .keyBy(…)
    .window(…)
    .process(new ElasticsearchSinkProcessFunction());
    在上述示例中,我们使用 Flink 流处理框架对读取到的数据进行处理。首先使用 map() 函数对数据进行转换和处理,然后使用 keyBy() 函数根据分区字段进行分组,使用 window() 函数对数据进行窗口计算,最后使用自定义的 ElasticsearchSinkProcessFunction 将结果写入 Elasticsearch 动态索引中。
    实现 ElasticsearchSinkProcessFunction。您可以自定义 ElasticsearchSinkProcessFunction 类来将数据写入 Elasticsearch 动态索引中,例如:
    java
    Copy
    public class ElasticsearchSinkProcessFunction extends ProcessWindowFunction<..., Void, ...> {
    private transient RestHighLevelClient client;

    @Overridepublic void process(..., Iterable<...> iterable, Collector collector) throws Exception {    client = new RestHighLevelClient(        RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))    );    for (...) {        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(indexName).source(json, XContentType.JSON);        client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);    }    client.close();}

    }
    在上述示例中,我们自定义了 ElasticsearchSinkProcessFunction 类,并在其中实现了将数据写入 Elasticsearch 动态索引中的逻辑。需要注意的是,上述示例中使用了 Elasticsearch 的 Java 客户端库,您也可以使用其他客户端库来实现数据的写入。
    最后,提交 Flink 任务并启动。您可以使用 Flink 的命令行工具或者编程接口来提交和启动 Flink 任务,例如:
    java
    Copy
    env.execute(“Flink CDC to Elasticsearch”);
    在上述示例中,我们使用 env.execute() 方法来提交和启动 Flink 任务。需要注意的是,上述示例中的 env 是 Flink 的 StreamExecutionEnvironment 对象,您需要根据实际情况进行初始化和配置。

  2. Flink CDC 可以读取 MySQL 的数据,然后根据你的需求将数据写入 Elasticsearch(ES)动态索引中。但是需要注意的是,Flink SQL 中官方提供的 ES Sink 并不支持动态索引功能,你可能需要自己定制开发一个符合你需求的 SQL ES Sink。

    下面是一种实现的思路:

    1. 使用 Flink CDC 读取 MySQL 数据,并将数据转换为流式数据流。 2. 在 Flink 中使用 Table API 或 Flink SQL 进行数据处理和转换操作,可以根据时间字段进行分区等操作。 3. 定义一个自定义的 ES Sink,该 Sink 使用 Elasticsearch 的 API 接口将数据写入动态索引。 4. 将处理后的流式数据流发送到这个自定义的 ES Sink 中。

    在自定义的 ES Sink 中,你需要编写代码来实现将数据写入动态索引的逻辑。你可以根据时间字段等条件,动态构建索引名称,并将数据写入对应的索引中。

    总结来说,虽然 Flink SQL 中官方提供的 ES Sink 不支持动态索引功能,但你可以通过自定义开发一个 ES Sink 来满足你的需求。这样就可以实现根据时间字段分区,自动将数据写入当天的索引中。

  3. es api接口在手里 怎么玩都可以,但是官方的es sink应该是不支持,需要自己定制开发sql es sink,此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”