如何使用Elasticsearch連接器,有哪些使用限制/文法結構/參數和樣本 - Realtime Compute for Apache Flink

本文為您介紹如何使用Elasticsearch連接器。

背景資訊

Elasticsearch相容開源Elasticsearch的功能，以及Security、Machine Learning、Graph、APM等商業功能，致力於資料分析、資料搜尋等情境服務。為您提供企業級許可權管控、安全監控警示、自動報表產生等情境服務。

Elasticsearch連接器支援的資訊如下：

類別	詳情
支援類型	源表、維表和結果表
運行模式	批模式和流模式
資料格式	JSON
特有監控指標	源表 pendingRecords numRecordsIn numRecordsInPerSecond numBytesIn numBytesInPerSecond 維表無結果表 ( VVR 6.0.6及以上 ) numRecordsOut numRecordsOutPerSecond 說明指標含義詳情，請參見監控指標說明。
API種類	Datastream和SQL
是否支援更新或刪除結果表資料	是

前提條件

已建立Elasticsearch索引，詳情請參見建立樣本。
已配置Elasticsearch公網或私網訪問白名單，詳情請參見配置執行個體公網或私網訪問白名單。

使用限制

源表和維表支援大於等於6.8.x，但小於8.x版本的Elasticsearch。
結果表僅支援Elasticsearch 6.x、7.x和8.x版本。
僅Flink計算引擎VVR 2.0.0及以上版本支援Elasticsearch連接器。
僅支援全量Elasticsearch源表，不支援增量Elasticsearch源表。

文法結構

源表

CREATE TABLE elasticsearch_source(
  name STRING,
  location STRING,
  value FLOAT
) WITH (
  'connector' ='elasticsearch',
  'endPoint' = '<yourEndPoint>',
  'indexName' = '<yourIndexName>'
);

維表
```
CREATE TABLE es_dim(
  field1 STRING, --作為JOIN時的Key，必須為STRING類型。
  field2 FLOAT,
  field3 BIGINT,
  PRIMARY KEY (field1) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' ='elasticsearch',
  'endPoint' = '<yourEndPoint>',
  'indexName' = '<yourIndexName>'
);
```
說明
- 如果指定主鍵，則維表JOIN時的Key（欄位）有且只能有一個，且必須為Elasticsearch對應索引的文檔ID。
- 如果不指定主鍵，則維表JOIN時的Key可以有一個或多個，需要為Elasticsearch對應索引的文檔中的欄位。
- 對於String類型，為了保持相容性，預設會對錶中欄位名增加.keyword尾碼。如果因此無法匹配到Elasticsearch中的Text欄位，可以將配置項ignoreKeywordSuffix配置為true。
結果表
```
CREATE TABLE es_sink(
  user_id   STRING,
  user_name   STRING,
  uv BIGINT,
  pv BIGINT,
  PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'elasticsearch-7', -- 如果是Elasticsearch 6.x版本,填寫elasticsearch-6
  'hosts' = '<yourHosts>',
  'index' = '<yourIndex>'
);
```
說明
- Elasticsearch結果表會根據是否定義了主鍵，確定是在upsert模式或append模式下工作。
  - 如果定義了主鍵，則主鍵必須為文檔ID，Elasticsearch結果表將在upsert模式下工作，該模式可以處理包含UPDATE和DELETE的訊息。
  - 如果未定義主鍵，Elasticsearch將自動產生隨機的文檔ID，Elasticsearch結果表將在append模式工作，該模式只能消費INSERT訊息。
- 某些類型（例如BYTES、ROW、ARRAY和MAP等）由於沒有對應的字串表示形式，所以不允許其作為主鍵欄位。
- DDL中的欄位均對應Elasticsearch文檔中的欄位，不支援將文檔ID等Meta資訊寫入Elasticsearch結果表中，因為文檔ID等Meta資訊由Elasticsearch執行個體側維護。

WITH參數

源表

參數	說明	資料類型	是否必填	預設值	備忘
connector	源表類型。	String	是	無	固定值為elasticsearch。
endPoint	Server地址。	String	是	無	例如：`http://127.0.0.1:XXXX`。
indexName	索引名稱。	String	是	無	無。
accessId	Elasticsearch執行個體的使用者名稱。	String	否	無	預設為空白，不進行許可權驗證。如果定義了accessId，則必須定義非空的accessKey。重要為了避免您的使用者名稱和密碼資訊泄露，建議您通過密鑰管理的方式填寫使用者名稱和密碼取值，詳情請參見變數管理。
accessKey	Elasticsearch執行個體的密碼。	String	否	無
typeNames	Type名稱。	String	否	_doc	Elasticsearch 7.0以上版本不建議設定該參數。
batchSize	每個scroll請求從Elasticsearch叢集擷取的最大文檔數。	Int	否	2000	無。
keepScrollAliveSecs	scroll上下文保留的最長時間。	Int	否	3600	單位為秒。

結果表

參數	說明	資料類型	是否必填	預設值	備忘
connector	結果表類型。	String	是	無	固定值為`elasticsearch-6`、`elasticsearch-7` 或`elasticsearch-8`。說明僅Realtime Compute引擎VVR 8.0.5及以上版本支援配置為`elasticsearch-8`。
hosts	Server地址。	String	是	無	例如：`127.0.0.1:XXXX`。
index	索引名稱。	String	是	無	Elasticsearch結果表同時支援靜態索引和動態索引。在使用靜態和動態索引時，您需要注意以下幾點：如果使用靜態索引，則索引選項值應為純字串，例如`myusers`，所有記錄都將被寫入`myusers`索引。如果使用動態索引，可以使用`{field_name}`引用記錄中的欄位值以動態產生目標索引。您還可以使用`{field_name\|date_format_string}`將TIMESTAMP、DATE和TIME類型的欄位值轉換為`date_format_string`指定的格式。`date_format_string`與Java的DateTimeFormatter相容。例如，如果設定為`myusers-{log_ts\|yyyy-MM-dd}`，則log_ts欄位值為`2020-03-27 12:25:55`的記錄將被寫入`myusers-2020-03-27`索引。
document-type	文件類型。	String	elasticsearch-6：必填 elasticsearch-7：不支援	無	當連接器類型為`elasticsearch-6`時，此處參數取值需要和Elasticsearch側的type參數取值保持一致。
username	使用者名稱。	String	否	空	預設為空白，不進行許可權驗證。如果定義了username，則必須定義非空的password。重要為了避免您的使用者名稱和密碼資訊泄露，建議您通過密鑰管理的方式填寫使用者名稱和密碼取值，詳情請參見變數管理。
password	密碼。	String	否	空
document-id.key-delimiter	文檔ID的分隔字元。	String	否	_	在Elasticsearch結果表中，主鍵用於計算Elasticsearch的文檔ID。Elasticsearch結果表通過使用document-id.key-delimiter指定的鍵分隔字元，按照DDL中定義的順序串連所有主鍵欄位，從而為每一行產生一個文檔ID字串。說明文檔ID為最多512個位元組但不包含空格的字串。
failure-handler	Elasticsearch請求失敗時的故障處理策略。	String	否	fail	可選策略如下： fail（預設值）：如果請求失敗，則作業失敗。 ignore：忽略失敗並刪除請求。 retry-rejected：重新添加由於隊列容量滿而失敗的請求。 custom class name：用於使用ActionRequestFailureHandler子類進行故障處理。
sink.flush-on-checkpoint	是否在checkpoint時執行flush。	Boolean	否	true	true：預設值。 false：禁用該功能後，在Elasticsearch進行Checkpoint時，連接器將不等待確認所有pending請求是否已完成，故連接器不會為請求提供At-least-once保證。
sink.bulk-flush.backoff.strategy	如果由於臨時請求錯誤導致flush操作失敗，則設定sink.bulk-flush.backoff.strategy指定重試策略。	Enum	否	DISABLED	DISABLED（預設值）：不執行重試，即第一次請求錯誤後失敗。 CONSTANT：常量回退，即每次回退等待時間相同。 EXPONENTIAL：指數回退，即每次回退等待時間指數遞增。
sink.bulk-flush.backoff.max-retries	最大回退重試次數。	Int	否	無	無。
sink.bulk-flush.backoff.delay	每次回退嘗試之間的延遲。	Duration	否	無	對於CONSTANT回退策略：該值為每次重試之間的延遲。對於EXPONENTIAL回退策略：該值為初始基準延遲。
sink.bulk-flush.max-actions	每個批量請求的最大緩衝運算元。	Int	否	1000	0表示禁用該功能。
sink.bulk-flush.max-size	存放請求的緩衝區記憶體最大值。	String	否	2 MB	單位為MB，預設值為2 MB，0 MB表示禁用該功能。
sink.bulk-flush.interval	flush的間隔。	Duration	否	1s	單位為秒，預設值為1s，0s表示禁用該功能。
connection.path-prefix	要添加到每個REST通訊中的前置詞字元串。	String	否	空	無。
retry-on-conflict	更新操作中，允許因版本衝突異常而重試的最大次數。超過該次數後將拋出異常導致作業失敗。	Int	否	0	說明僅Realtime Compute引擎VVR 4.0.13及以上版本支援該參數。該參數僅在定義了主鍵的情況下生效。
routing-fields	指定一個或多個ES欄位名稱，用來將文檔路由到Elasticsearch的指定分區中。	String	否	無	多個欄位名以分號（;）進行分割。如果某個欄位資料為空白，則該欄位會被置為null。說明僅Realtime Compute引擎VVR 8.0.6及以上版本，且elasticsearch-7和elasticsearch-8支援該參數。
sink.delete-strategy	用來配置收到回撤(-D/-U)類型訊息時的行為	Enum	否	DELETE_ROW_ON_PK	可選行為如下： DELETE_ROW_ON_PK（預設值）：忽略-U類型的訊息，但是在收到-D類型的訊息時刪除主鍵對應的行（文檔）。 IGNORE_DELETE：忽略-U和-D 類型的訊息，Elasticsearch Sink不發生回撤。 NON_PK_FIELD_TO_NULL：忽略 -U類型的訊息，但是在收到-D類型的訊息時，會修改主鍵對應的行（文檔），主索引值保持不變，表 Schema中其他非主索引值均置為 NULL。主要用在多個Sink同時寫入同一張Elasticsearch表時部分更新的情境。 CHANGELOG_STANDARD：和 DELETE_ROW_ON_PK類似，唯一的區別是該模式收到-U類型的訊息時也會刪除主鍵對應的行（文檔）。說明僅Realtime Compute引擎VVR 8.0.8及以上版本支援該參數。

維表

參數	說明	資料類型	是否必填	預設值	備忘
connector	維表類型。	String	是	無	固定值為elasticsearch。
endPoint	Server地址。	String	是	無	例如：`http://127.0.0.1:XXXX`。
indexName	索引名稱。	String	是	無	無。
accessId	Elasticsearch執行個體的使用者名稱。	String	否	無	預設為空白，不進行許可權驗證。如果定義了accessId，則必須定義非空的accessKey。重要為了避免您的使用者名稱和密碼資訊泄露，建議您通過密鑰管理的方式填寫使用者名稱和密碼取值，詳情請參見變數管理。
accessKey	Elasticsearch執行個體的密碼。	String	否	無
typeNames	Type名稱。	String	否	_doc	Elasticsearch 7.0以上版本不建議設定該參數。
maxJoinRows	單行資料Join的最多行數。	Integer	否	1024	無。
cache	緩衝策略。	String	否	ALL	支援以下三種緩衝策略： ALL：緩衝維表裡的所有資料。在Job運行前，系統會將維表中的所有資料載入到Cache中，之後所有的維表尋找資料都會通過Cache進行。如果在Cache中無法找到資料，則KEY不存在，並在Cache到期後重新載入一遍全量Cache。 LRU：緩衝維表裡的部分資料。源表的每條資料都會觸發系統先在Cache中尋找資料。如果沒有找到，則去物理維表中尋找。 None：無緩衝。
cacheSize	緩衝大小，即緩衝多少行資料。	Long	否	100000	僅當cache選擇LRU緩衝策略時，cacheSize參數生效。
cacheTTLMs	緩衝失效的逾時時間。	Long	否	Long.MAX_VALUE	單位為毫秒。cacheTTLMs配置和cache配置有關：如果cache配置為LRU，則cacheTTLMs為緩衝失效的逾時時間，預設不到期。如果cache配置為ALL，則cacheTTLMs為設定緩衝重新載入的間隔時間，預設不重新載入。
ignoreKeywordSuffix	是否忽略自動為String欄位添加的.keyword尾碼。	Boolean	否	false	為了保證相容性，Flink將Elasticsearch中的Text類型轉換為String，並預設在String類型欄位名後增加.keyword尾碼。參數取值如下： true：忽略。如果因此無法匹配到Elasticsearch中的Text類型欄位，需要將該參數配置為true。 false：不忽略。
cacheEmpty	是否緩衝物理維表中尋找結果為空白的結果。	Boolean	否	true	僅當cache選擇LRU緩衝策略時，cacheEmpty參數生效。
queryMaxDocs	非主鍵維表的輸入端每條資料到來後，查詢Elasticsearch Server時返回的最大文檔條數。	Integer	否	10000	預設值10000是Elasticsearch Server返迴文檔條數的最大限制，該配置項的取值不能超過這個上限。說明僅Realtime Compute引擎VVR 8.0.8及以上版本支援該參數。該參數僅對非主鍵維表生效，因為主鍵表中資料是唯一的。為了查詢的正確性，預設值給的比較大。但是該值會增大查詢Elasticsearch時的記憶體佔用，確實遇到記憶體問題後，可以適當降低該值來最佳化記憶體使用量。

類型映射

Flink以JSON來解析Elasticsearch資料，詳情請參見資料類型映射關係。

使用樣本

源表示例

CREATE TEMPORARY TABLE elasticsearch_source (
  name STRING,
  location STRING,
  `value` FLOAT
) WITH (
  'connector' ='elasticsearch',
  'endPoint' = '<yourEndPoint>',
  'accessId' = '${secret_values.ak_id}',
  'accessKey' = '${secret_values.ak_secret}',
  'indexName' = '<yourIndexName>',
  'typeNames' = '<yourTypeName>'
);

CREATE TEMPORARY TABLE blackhole_sink (
  name STRING,
  location STRING,
  `value` FLOAT
) WITH (
  'connector' ='blackhole'
);

INSERT INTO blackhole_sink
SELECT name, location, `value`
FROM elasticsearch_source;

維表示例

CREATE TEMPORARY TABLE datagen_source (
  id STRING, 
  data STRING,
  proctime as PROCTIME()
) WITH (
  'connector' = 'datagen' 
);

CREATE TEMPORARY TABLE es_dim (
  id STRING,
  `value` FLOAT,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' ='elasticsearch',
  'endPoint' = '<yourEndPoint>',
  'accessId' = '${secret_values.ak_id}',
  'accessKey' = '${secret_values.ak_secret}',
  'indexName' = '<yourIndexName>',
  'typeNames' = '<yourTypeName>'
);

CREATE TEMPORARY TABLE blackhole_sink (
  id STRING,
  data STRING,
  `value` FLOAT
) WITH (
  'connector' = 'blackhole' 
);

INSERT INTO blackhole_sink
SELECT e.*, w.*
FROM datagen_source AS e
JOIN es_dim FOR SYSTEM_TIME AS OF e.proctime AS w
ON e.id = w.id;

結果表示例1

CREATE TEMPORARY TABLE datagen_source (
  id STRING, 
  name STRING,
  uv BIGINT
) WITH (
  'connector' = 'datagen'
);

CREATE TEMPORARY TABLE es_sink (
  user_id STRING,
  user_name STRING,
  uv BIGINT,
  PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED -- 主鍵可選，如果定義了主鍵，則作為文檔ID，否則文檔ID將為隨機值。
) WITH (
  'connector' = 'elasticsearch-6',
  'hosts' = '<yourHosts>',
  'index' = '<yourIndex>',
  'document-type' = '<yourElasticsearch.types>',
  'username' ='${secret_values.ak_id}',
  'password' ='${secret_values.ak_secret}'
);

INSERT INTO es_sink
SELECT id, name, uv
FROM datagen_source;

結果表示例2

CREATE TEMPORARY TABLE datagen_source(  
  id STRING,
    details ROW<  
        name STRING,  
        ages ARRAY<INT>,  
        attributes MAP<STRING, STRING>  
    >
) WITH (  
    'connector' = 'datagen'
);

CREATE TEMPORARY TABLE es_sink (
  id STRING,
    details ROW<  
        name STRING,  
        ages ARRAY<INT>,  
        attributes MAP<STRING, STRING>  
    >, 
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED  -- 主鍵可選，如果定義了主鍵，則作為文檔ID，否則文檔ID將為隨機值。
) WITH (
  'connector' = 'elasticsearch-6',
  'hosts' = '<yourHosts>',
  'index' = '<yourIndex>',
  'document-type' = '<yourElasticsearch.types>',
  'username' ='${secret_values.ak_id}',
  'password' ='${secret_values.ak_secret}'
);

INSERT INTO es_sink
SELECT id, details
FROM datagen_source;