使用Flink实现索引数据到Elasticsearch
使用Flink实现索引数据到Elasticsearch
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使用Flink处理数据时，可以基于Flink提供的批式处理（Batch Processing）和流式处理（Streaming Processing）API来实现，分别能够满足不同场景下应用数据的处理。这两种模式下，输入处理都被抽象为Source Operator，包含对应输入数据的处理逻辑；输出处理都被抽象为Sink Operator，包含了对应输出数据的处理逻辑。这里，我们只关注输出的Sink Operator实现。
Flink批式处理模式，运行Flink Batch Job时作用在有界的输入数据集上，所以Job运行的时间是有时限的，一旦Job运行完成，对应的整个数据处理应用就已经结束，比如，输入是一个数据文件，或者一个Hive SQL查询对应的结果集，等等。在批式处理模式下处理数据的输出时，主要需要实现一个自定义的OutputFormat，然后基于该OutputFormat来构建一个Sink，下面看下OutputFormat接口的定义，如下所示：
@Public
public interface OutputFormat<IT> extends Serializable {
void configure(Configuration parameters);
void open(int taskNumber, int numTasks) throws IOException;
void writeRecord(IT record) throws IOException;
void close() throws IOException;
}
上面，configure()方法用来配置一个OutputFormat的一些输出参数；open()方法用来实现与外部存储系统建立连接；writeRecord()方法用来实现对Flink Batch Job处理后，将数据记录输出到外部存储系统。开发Batch Job时，通过调用DataSet的output()方法，参数值使用一个OutputFormat的具体实现即可。后面，我们会基于Elasticsearch来实现上面接口中的各个方法。
Flink流式处理模式，运行Flink Streaming Job时一般输入的数据集为流数据集，也就是说输入数据元素会持续不断地进入到Streaming Job的处理过程中，但你仍然可以使用一个HDFS数据文件作为Streaming Job的输入，即使这样，一个Flink Streaming Job启动运行后便会永远运行下去，除非有意外故障或有计划地操作使其终止。在流式处理模式下处理数据的输出时，我们需要是实现一个SinkFunction，它指定了如下将流数据处理后的结果，输出到指定的外部存储系统中，下面看下SinkFunction的接口定义，如下所示：
@Public
public interface SinkFunction<IN> extends Function, Serializable {
@Deprecated
default void invoke(IN value) throws Exception {}
default void invoke(IN value, Context context) throws Exception {
invoke(value);
}
@Public
interface Context<T> {
long currentProcessingTime();
long currentWatermark();
Long timestamp();
}
}
通过上面接口可以看到，需要实现一个invoke()方法，实现该方法来将一个输入的IN value输出到外部存储系统中。一般情况下，对一些主流的外部存储系统，Flink实现了一下内置（社区贡献）的SinkFunction，我们只需要配置一下就可以直接使用。而且，对于Streaming Job来说，实现的SinkFunction比较丰富一些，可以减少自己开发的工作量。开发Streaming Job时，通过调用DataStream的addSink()方法，参数是一个SinkFlink的具体实现。
下面，我们分别基于批式处理模式和批式处理模式，分别使用或实现对应组件将Streaming Job和Batch Job的处理结果输出到Elasticsearch中：
基于Flink DataSteam API实现
在开发基于Flink的应用程序过程中，发现Flink Streaming API对Elasticsearch的支持还是比较好的，比如，如果想要从Kafka消费事件记录，经过处理最终将数据记录索引到Elasticsearch 5.x，可以直接在Maven的POM文件中添加如下依赖即可：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-elasticsearch5_2.11</artifactId>
<version>1.5.3</version>
</dependency>
我们使用Flink Streaming API来实现将流式数据处理后，写入到Elasticsearch中。其中，输入数据源是Kafka中的某个Topic；输出处理结果到lasticsearch中，我们使用使用Transport API的方式来连接Elasticsearch，需要指定Transport地址和端口。具体实现，对应的Scala代码，如下所示：
def main(args: Array[String]): Unit = {
// parse input arguments
val params = ParameterTool.fromArgs(args)
if (params.getNumberOfParameters < 9) {
val cmd = getClass.getName
println("Missing parameters!\n"
+ "Usage: " + cmd
+ " --input-topic <topic> "
+ "--es-cluster-name <es cluster name> "
+ "--es-transport-addresses <es address> "
+ "--es-port <es port> "
+ "--es-index <es index> "
+ "--es-type <es type> "
+ "--bootstrap.servers <kafka brokers> "
+ "--zookeeper.connect <zk quorum> "
+ "--group.id <some id> [--prefix <prefix>]")
return
}
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer010[String](
params.getRequired("input-topic"),
new SimpleStringSchema(),
params.getProperties
)
val dataStream = env
.addSource(kafkaConsumer)
.filter(!_.isEmpty)
val esClusterName = params.getRequired("es-cluster-name")
val esAddresses = params.getRequired("es-transport-addresses")
val esPort = params.getInt("es-port", 9300)
val transportAddresses = new java.util.ArrayList[InetSocketAddress]
val config = new java.util.HashMap[String, String]
config.put("cluster.name", esClusterName)
// This instructs the sink to emit after every element, otherwise they would be buffered
config.put("bulk.flush.max.actions", "100")
esAddresses.split(",").foreach(address => {
transportAddresses.add(new InetSocketAddress(InetAddress.getByName(address), esPort))
})
val esIndex = params.getRequired("es-index")
val esType = params.getRequired("es-type")
val sink = new ElasticsearchSink(config, transportAddresses, new ElasticsearchSinkFunction[String] {
def createIndexRequest(element: String): IndexRequest = {
return Requests.indexRequest()
.index(esIndex)
.`type`(esType)
.source(element)
}
override def process(t: String, runtimeContext: RuntimeContext, requestIndexer: RequestIndexer): Unit = {
requestIndexer.add(createIndexRequest(t))
}
})
dataStream.addSink(sink)
val jobName = getClass.getSimpleName
env.execute(jobName)
}
上面有关数据索引到Elasticsearch的处理中， 最核心的就是创建一个ElasticsearchSink，然后通过DataStream的API调用addSink()添加一个Sink，实际是一个SinkFunction的实现，可以参考Flink对应DataStream类的addSink()方法代码，如下所示：
def addSink(sinkFunction: SinkFunction[T]): DataStreamSink[T] =
stream.addSink(sinkFunction)
基于Flink DataSet API实现
目前，Flink还没有在Batch处理模式下实现对应Elasticsearch对应的Connector，需要自己根据需要实现，所以我们基于Flink已经存在的Streaming处理模式下已经实现的Elasticsearch Connector对应的代码，经过部分修改，可以直接拿来在Batch处理模式下，将数据记录批量索引到Elasticsearch中
我们基于Flink 1.6.1版本，以及Elasticsearch 6.3.2版本，并且使用Elasticsearch推荐的High Level REST API来实现（为了复用Flink 1.6.1中对应的Streaming处理模式下的Elasticsearch 6 Connector实现代码，我们选择使用该REST Client），需要在Maven的POM文件中添加如下依赖：
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch</artifactId>
<version>6.3.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>6.3.2</version>
</dependency>
我们实现的各个类的类图及其关系，如下图所示：
如果熟悉Flink Streaming处理模式下Elasticsearch对应的Connector实现，可以看到上面的很多类都在org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch包里面存在，其中包括批量向Elasticsearch中索引数据（内部实现了使用BulkProcessor）。上图中引入的ElasticsearchApiCallBridge，目的是能够实现对Elasticsearch不同版本的支持，只需要根据Elasticsearch不同版本中不同Client实现，进行一些适配，上层抽象保持不变。
如果需要在Batch处理模式下批量索引数据到Elasticsearch，可以直接使用ElasticsearchOutputFormat即可实现。但是创建ElasticsearchOutputFormat，需要几个参数：
private ElasticsearchOutputFormat(
Map<String, String> bulkRequestsConfig,
List<HttpHost> httpHosts,
ElasticsearchSinkFunction<T> elasticsearchSinkFunction,
DocWriteRequestFailureHandler failureHandler,
RestClientFactory restClientFactory) {
super(new Elasticsearch6ApiCallBridge(httpHosts, restClientFactory), bulkRequestsConfig, elasticsearchSinkFunction, failureHandler);
}
当然，我们可以通过代码中提供的Builder来非常方便的创建一个ElasticsearchOutputFormat。下面，我们看下我们Flink Batch Job实现逻辑。
- 实现ElasticsearchSinkFunction
我们需要实现ElasticsearchSinkFunction接口，实现一个能够索引数据到Elasticsearch中的功能，代码如下所示：
final ElasticsearchSinkFunction<String> elasticsearchSinkFunction = new ElasticsearchSinkFunction<String>() {
@Override
public void process(String element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) {
indexer.add(createIndexRequest(element, parameterTool));
}
private IndexRequest createIndexRequest(String element, ParameterTool parameterTool) {
LOG.info("Create index req: " + element);
JSONObject o = JSONObject.parseObject(element);
return Requests.indexRequest()
.index(parameterTool.getRequired("es-index"))
.type(parameterTool.getRequired("es-type"))
.source(o);
}
上面代码，主要是把一个将要输出的数据记录，通过RequestIndexer来实现索引到Elasticsearch中。
- 读取Elasticsearch配置参数
配置连接Elasticsearch的参数。从程序输入的ParameterTool中读取Elasticsearch相关的配置：
- 创建ElasticsearchOutputFormat
创建一个我们实现的ElasticsearchOutputFormat，代码片段如下所示：
上面很多配置项指定了向Elasticsearch中进行批量写入的行为，在ElasticsearchOutputFormat内部会进行设置并创建Elasticsearch6BulkProcessorIndexer，优化索引数据处理的性能。
- 实现Batch Job主控制流程
最后我们就可以构建我们的Flink Batch应用程序了，代码如下所示：
我们输入的HDFS文件中，是一些已经加工好的JSON格式记录行，这里为了简单，直接将原始JSON字符串索引到Elasticsearch中，而没有进行更多其他的处理操作。
参考链接：本文作者时延军来源：http://shiyanjun.cn
- https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/dev/connectors/elasticsearch.html
- https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/batch/#data-sinks
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