13518219792
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！
创新互联建站是一家专业从事网站制作、成都网站制作、网页设计的品牌网络公司。如今是成都地区具影响力的网站设计公司,作为专业的成都网站建设公司,创新互联建站依托强大的技术实力、以及多年的网站运营经验,为您提供专业的成都网站建设、营销型网站建设及网站设计开发服务！
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.x flink.version: 1.11.1 elasticsearch：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
感谢各位的阅读，以上就是“怎么使用Flink TableAPI和SQL /Elasticsearch”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对怎么使用Flink TableAPI和SQL /Elasticsearch这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
