flink写入es（flink写入es越来越慢）

# Flink 写入 Elasticsearch## 简介在大数据处理领域，Flink 和 Elasticsearch 是两个非常重要的工具。Flink 是一个分布式流处理框架，以其低延迟、高吞吐量和强大的容错能力著称；而 Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，广泛应用于日志分析、实时搜索等场景。将 Flink 与 Elasticsearch 结合使用，可以实现从数据流处理到存储再到索引的完整流程，为实时数据分析提供强大的支持。本文将详细介绍如何使用 Flink 将数据写入 Elasticsearch，并通过具体示例展示其实现步骤和注意事项。---## 准备工作### 1. 环境搭建 -

Flink 版本

：推荐使用最新稳定版本（如 1.15 或更高版本）。 -

Elasticsearch 版本

：确保 Flink 和 Elasticsearch 的版本兼容性，例如 Flink 1.15 支持 Elasticsearch 6.x 和 7.x。 -

Java 环境

：安装并配置好 Java 开发环境。 -

Maven/Gradle

：用于管理依赖项。### 2. 安装依赖 为了实现 Flink 向 Elasticsearch 写入数据，需要引入以下依赖：```xml org.apache.flinkflink-connector-elasticsearch7_2.121.15.0 ```如果使用的是 Elasticsearch 6.x，则需要替换对应的版本号。---## 数据流处理与写入 Elasticsearch### 1. 数据流生成 首先，我们需要一个简单的数据源作为输入。假设我们有一个订单系统，每秒钟会生成一条新的订单记录。```java import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;public class OrderSource {public static DataStream createOrderStream(StreamExecutionEnvironment env) {return env.socketTextStream("localhost", 9999).map(line -> {String[] fields = line.split(",");return new Order(Long.parseLong(fields[0]), fields[1], Double.parseDouble(fields[2]));}).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.forMonotonicTimestamps());} } ```### 2. 配置 Elasticsearch 连接 为了向 Elasticsearch 写入数据，我们需要配置连接信息。可以通过 `ElasticsearchSink.Builder` 来构建 Elasticsearch 的连接器。```java import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.ElasticsearchSink; import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.RequestIndexer; import org.apache.http.HttpHost; import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest; import org.elasticsearch.client.Requests;import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List;public class EsSinkConfig {public static ElasticsearchSink getEsSink(List httpHosts) {return new ElasticsearchSink.Builder<>(httpHosts,(record, runtimeContext, requestIndexer) -> {HashMap map = new HashMap<>();map.put("order_id", record.getOrderId().toString());map.put("product_name", record.getProductName());map.put("amount", record.getAmount().toString());IndexRequest indexRequest = Requests.indexRequest().index("orders").source(map);requestIndexer.add(indexRequest);}).build();} } ```### 3. 主程序逻辑 最后，我们将数据流连接到 Elasticsearch Sink。```java public class Main {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 创建订单数据流DataStream orderStream = OrderSource.createOrderStream(env);// 配置 Elasticsearch 连接List httpHosts = new ArrayList<>();httpHosts.add(new HttpHost("localhost", 9200, "http"));// 添加 Elasticsearch SinkorderStream.addSink(EsSinkConfig.getEsSink(httpHosts));// 执行任务env.execute("Flink to Elasticsearch");} } ```---## 注意事项1.

版本兼容性

：- Flink 和 Elasticsearch 的版本必须匹配。例如，Flink 1.15 对应 Elasticsearch 6.x 和 7.x。- 如果使用 Elasticsearch 8.x，可能需要额外调整代码以适配新的 API。2.

批量写入优化

：- Elasticsearch 默认支持批量写入，可以通过调整 `bulkFlushMaxActions` 参数来优化性能。例如：```javaElasticsearchSink.Builder builder = new ElasticsearchSink.Builder<>(...);builder.setBulkFlushMaxActions(100); // 每次最多写入 100 条数据```3.

错误重试机制

：- 在网络不稳定的情况下，可能会出现写入失败的情况。可以通过设置重试策略来提高可靠性。4.

权限控制

：- 如果 Elasticsearch 集群启用了安全认证（如 X-Pack），需要在连接时提供用户名和密码。---## 总结通过本文的学习，我们了解了如何使用 Flink 将数据写入 Elasticsearch。这一过程不仅展示了 Flink 的强大流处理能力，还体现了 Elasticsearch 在实时数据分析中的优势。无论是日志分析、用户行为追踪还是实时监控，Flink 和 Elasticsearch 的结合都能为我们提供高效、可靠的数据处理方案。希望这篇文章对你有所帮助！如果你有任何疑问或建议，请随时留言交流。

Flink 写入 Elasticsearch

简介在大数据处理领域，Flink 和 Elasticsearch 是两个非常重要的工具。Flink 是一个分布式流处理框架，以其低延迟、高吞吐量和强大的容错能力著称；而 Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，广泛应用于日志分析、实时搜索等场景。将 Flink 与 Elasticsearch 结合使用，可以实现从数据流处理到存储再到索引的完整流程，为实时数据分析提供强大的支持。本文将详细介绍如何使用 Flink 将数据写入 Elasticsearch，并通过具体示例展示其实现步骤和注意事项。---

准备工作

1. 环境搭建 - **Flink 版本**：推荐使用最新稳定版本（如 1.15 或更高版本）。 - **Elasticsearch 版本**：确保 Flink 和 Elasticsearch 的版本兼容性，例如 Flink 1.15 支持 Elasticsearch 6.x 和 7.x。 - **Java 环境**：安装并配置好 Java 开发环境。 - **Maven/Gradle**：用于管理依赖项。

2. 安装依赖 为了实现 Flink 向 Elasticsearch 写入数据，需要引入以下依赖：```xml org.apache.flinkflink-connector-elasticsearch7_2.121.15.0 ```如果使用的是 Elasticsearch 6.x，则需要替换对应的版本号。---

数据流处理与写入 Elasticsearch

1. 数据流生成 首先，我们需要一个简单的数据源作为输入。假设我们有一个订单系统，每秒钟会生成一条新的订单记录。```java import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;public class OrderSource {public static DataStream createOrderStream(StreamExecutionEnvironment env) {return env.socketTextStream("localhost", 9999).map(line -> {String[] fields = line.split(",");return new Order(Long.parseLong(fields[0]), fields[1], Double.parseDouble(fields[2]));}).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.forMonotonicTimestamps());} } ```

2. 配置 Elasticsearch 连接 为了向 Elasticsearch 写入数据，我们需要配置连接信息。可以通过 `ElasticsearchSink.Builder` 来构建 Elasticsearch 的连接器。```java import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.ElasticsearchSink; import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.RequestIndexer; import org.apache.http.HttpHost; import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest; import org.elasticsearch.client.Requests;import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List;public class EsSinkConfig {public static ElasticsearchSink getEsSink(List httpHosts) {return new ElasticsearchSink.Builder<>(httpHosts,(record, runtimeContext, requestIndexer) -> {HashMap map = new HashMap<>();map.put("order_id", record.getOrderId().toString());map.put("product_name", record.getProductName());map.put("amount", record.getAmount().toString());IndexRequest indexRequest = Requests.indexRequest().index("orders").source(map);requestIndexer.add(indexRequest);}).build();} } ```

3. 主程序逻辑 最后，我们将数据流连接到 Elasticsearch Sink。```java public class Main {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 创建订单数据流DataStream orderStream = OrderSource.createOrderStream(env);// 配置 Elasticsearch 连接List httpHosts = new ArrayList<>();httpHosts.add(new HttpHost("localhost", 9200, "http"));// 添加 Elasticsearch SinkorderStream.addSink(EsSinkConfig.getEsSink(httpHosts));// 执行任务env.execute("Flink to Elasticsearch");} } ```---

注意事项1. **版本兼容性**：- Flink 和 Elasticsearch 的版本必须匹配。例如，Flink 1.15 对应 Elasticsearch 6.x 和 7.x。- 如果使用 Elasticsearch 8.x，可能需要额外调整代码以适配新的 API。2. **批量写入优化**：- Elasticsearch 默认支持批量写入，可以通过调整 `bulkFlushMaxActions` 参数来优化性能。例如：```javaElasticsearchSink.Builder builder = new ElasticsearchSink.Builder<>(...);builder.setBulkFlushMaxActions(100); // 每次最多写入 100 条数据```3. **错误重试机制**：- 在网络不稳定的情况下，可能会出现写入失败的情况。可以通过设置重试策略来提高可靠性。4. **权限控制**：- 如果 Elasticsearch 集群启用了安全认证（如 X-Pack），需要在连接时提供用户名和密码。---

总结通过本文的学习，我们了解了如何使用 Flink 将数据写入 Elasticsearch。这一过程不仅展示了 Flink 的强大流处理能力，还体现了 Elasticsearch 在实时数据分析中的优势。无论是日志分析、用户行为追踪还是实时监控，Flink 和 Elasticsearch 的结合都能为我们提供高效、可靠的数据处理方案。希望这篇文章对你有所帮助！如果你有任何疑问或建议，请随时留言交流。