什么是Flink?

Flink是一個開源的分布式流式計算系統，它支持批處理和流處理，可以很好地處理大規模的數據。

為什么要將MySQL數據寫入Elasticsearch？

Elasticsearch是一個基于Lucene的分布式搜索引擎，它可以存儲大規模的文檔，快速的進行全文檢索和分析。而MySQL雖然也可以存儲大規模的數據，但是在進行復雜的文本查詢時速度會慢很多。因此，將MySQL數據寫入Elasticsearch可以大大提高查詢效率。

Flink讀取MySQL數據

Flink提供了一個JDBC輸入流來讀取關系型數據庫中的數據。我們可以使用它來定期讀取MySQL中的數據，并將其發送到Elasticsearch。

JDBC輸入流配置

要使用JDBC輸入流，需要配置一個JDBCConnectionOptions對象。其中包含了連接MySQL數據庫的URL、用戶名和密碼等信息。

將MySQL數據寫入Elasticsearch

要將MySQL數據寫入Elasticsearch，需要使用Flink提供的ElasticsearchSink。該Sink能夠將數據發送到Elasticsearch并將其索引。

ElasticsearchSink的配置

在配置ElasticsearchSink時，需要指定要發送到哪個Elasticsearch集群、在哪個索引中將數據存儲、還有如何將Flink數據映射到Elasticsearch中的文檔格式等信息。

完整代碼

下面是一個簡單的代碼片段，演示了如何將MySQL數據讀取并寫入Elasticsearch：

// 定義連接MySQL的URL、用戶名和密碼等信息
final String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
final String username = "root";
final String password = "password";
// 定義Elasticsearch集群的地址和索引名稱
final String esNodes = "localhost:9200";
final String esIndex = "my-index";
// 創建JDBC輸入流和ElasticsearchSink
final JDBCInputFormatBuilder inputBuilder = JDBCInputFormat.buildJDBCInputFormat()
.setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
.setDBUrl(url)
.setUsername(username)
.setPassword(password)
.setQuery("SELECT * FROM my_table")
.setRowTypeInfo(rowTypeInfo);
final ElasticsearchSink.Builder esBuilder = new ElasticsearchSink.Builder(esNodes, new ElasticsearchSinkFunction() {
@Override
public IndexRequest createIndexRequest(T element) {
// 將Flink數據映射到Elasticsearch文檔格式
final MapjsonMap = new HashMap<>();
jsonMap.put("id", element.id);
jsonMap.put("name", element.name);
jsonMap.put("age", element.age);
return Requests.indexRequest()
.index(esIndex)
.type("_doc")
.id(element.id)
.source(jsonMap);
}
@Override
public void process(T element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) {
// 將數據發送到Elasticsearch
indexer.add(createIndexRequest(element));
}
});
// 創建Flink批處理作業
final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
final BatchTableEnvironment tableEnv = BatchTableEnvironment.create(env);
final DataSetinputDataSet = env.createInput(inputBuilder.finish());
tableEnv.fromDataSet(inputDataSet).toElasticsearch(esBuilder.build());
env.execute("MySQL to Elasticsearch");