使用Flink实现索引数据到Elasticsearch
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：
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@Publicpublic 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：
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@Publicpublic 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：
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<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：
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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!
" + "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：
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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：
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<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：
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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：
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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：
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String esHttpHosts = parameterTool.getRequired("es-http-hosts");LOG.info("Config: esHttpHosts=" + esHttpHosts);int esHttpPort = parameterTool.getInt("es-http-port", 9200);LOG.info("Config: esHttpPort=" + esHttpPort);final List<HttpHost> httpHosts = Arrays.asList(esHttpHosts.split(",")) .stream() .map(host -> new HttpHost(host, esHttpPort, "http")) .collect(Collectors.toList());int bulkFlushMaxSizeMb = parameterTool.getInt("bulk-flush-max-size-mb", 10);int bulkFlushIntervalMillis = parameterTool.getInt("bulk-flush-interval-millis", 10 * 1000);int bulkFlushMaxActions = parameterTool.getInt("bulk-flush-max-actions", 1); |
- 创建ElasticsearchOutputFormat
创建一个我们实现的ElasticsearchOutputFormat，代码片段如下所示：
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final ElasticsearchOutputFormat outputFormat = new Builder<>(httpHosts, elasticsearchSinkFunction) .setBulkFlushBackoff(true) .setBulkFlushBackoffRetries(2) .setBulkFlushBackoffType(ElasticsearchApiCallBridge.FlushBackoffType.EXPONENTIAL) .setBulkFlushMaxSizeMb(bulkFlushMaxSizeMb) .setBulkFlushInterval(bulkFlushIntervalMillis) .setBulkFlushMaxActions(bulkFlushMaxActions) .build(); |
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：
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ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.readTextFile(file) .filter(line -> !line.isEmpty()) .map(line -> line) .output(outputFormat);final String jobName = ImportHDFSDataToES.class.getSimpleName();env.execute(jobName); |
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。
有关Flink批式处理模式下，Elasticsearch对应的OutputFormat实现的完整代码，可以参考这里：
https://github.com/shirdrn/flink-app-jobs/tree/master/src/main/java/org/shirdrn/flink/connector/batch/elasticsearch。
参考链接
- 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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