flink cdc sink es upsert

很抱歉，Flink CDC Sink 到 Elasticsearch 目前不支持原生的 Upsert 操作。在 Elasticsearch 中，Upsert 操作是指如果文档存在则更新，不存在则插入新文档。

在 Flink CDC 中，如果您想要实现类似的功能，可以使用 "UPDATE INTO" 语句结合 Elasticsearch 的 "update" 动作来模拟 Upsert 操作。具体步骤如下：

1. 在 Flink CDC 中，使用 "UPDATE INTO" 语句来执行更新操作。
2. 在 Elasticsearch 中，将文档 ID 设置为主键，并使用 "update" 动作来更新文档。

这样，当更新操作执行时，如果文档存在，则会触发 Elasticsearch 的更新操作；如果文档不存在，则会触发 Elasticsearch 的插入操作。

请注意，这种方法仍然是通过删除旧文档并插入新文档来实现更新的，而不是原生的 Upsert 操作。同时，使用这种方式可能会对性能产生一定的影响，因为每次更新操作都会涉及删除和插入两个操作。

如果您有其他问题，请随时提问。

相关问题

flink cdc sink es 使用update into

您好！您可以使用 Flink CDC（Change Data Capture）将更改数据流（Change Stream）从源系统捕获并传输到 Elasticsearch（ES）中。在 Flink 中，您可以使用 Flink SQL 的 UPDATE INTO 语句实现此操作。

首先，确保已配置好 Flink CDC 连接到您的源系统，并且可以捕获到更改数据流。然后，按照以下步骤执行：

1. 创建一个 Flink 表，用于表示源数据。例如，假设您的源表名为 `source_table`，包含 `id` 和 `value` 两列：

CREATE TABLE source_table (
  id INT,
  value STRING
) WITH (
  'connector' = 'your_cdc_connector',
  'topic' = 'your_cdc_topic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'your_bootstrap_servers',
  'format' = 'your_format'
);

2. 创建一个 Elasticsearch 索引，用于存储更改数据流的目标数据。例如，假设您的索引名称为 `es_index`，包含 `id` 和 `value` 两个字段。

3. 创建一个 Flink 表，用于表示目标数据。例如，假设您的目标表名为 `es_table`，对应的 Elasticsearch 索引为 `es_index`：

CREATE TABLE es_table (
  id INT,
  value STRING
) WITH (
  'connector' = 'elasticsearch-7',
  'hosts' = 'your_es_hosts',
  'index' = 'es_index',
  'format' = 'json'
);

4. 编写 Flink SQL 查询，使用 UPDATE INTO 语句将源数据中的更改流式传输到 Elasticsearch：

INSERT INTO es_table
SELECT id, value
FROM source_table
UPDATE BY id;

在上述查询中，`UPDATE BY id` 部分表示根据 `id` 列的值进行更新操作。根据您的需求，您可以根据不同的列进行更新操作。

5. 提交 Flink 作业并运行，即可将更改数据流实时传输到 Elasticsearch 中。

请注意，以上示例仅用于演示目的，您需要根据实际情况进行相应的配置和调整。

希望能对您有所帮助！如有任何进一步的问题，请随时提问。

flink cdc sink es 数据更新后，文档被删除了

如果在 Flink CDC Sink 到 Elasticsearch 的过程中，您发现文档被删除了，请检查以下几个可能的原因：

1. 更新操作导致文档被删除：在 Flink CDC 中，使用 UPDATE INTO 语句时，会将更新操作转换为 Elasticsearch 的删除和插入操作。因此，如果更新操作中的某些字段在 Elasticsearch 中不存在或为空，那么 Elasticsearch 可能会将文档标记为删除，并插入一个新的文档。请确保更新操作中的字段值正确，并与 Elasticsearch 中的字段映射匹配。

2. Elasticsearch 索引配置导致文档被删除：在 Elasticsearch 中，索引的配置可能会导致文档被删除。例如，如果使用了版本控制（versioning）或乐观锁（optimistic locking）机制，在更新操作期间可能会导致文档被删除和重新插入。请确保索引的配置与您的需求相匹配，并阅读 Elasticsearch 文档以了解更多详情。

3. 数据源产生了错误的更改事件：在 Flink CDC 中，如果数据源产生了错误的更改事件，可能会导致文档被删除。这可能是由于数据源本身的问题或者 CDC 连接器的配置问题所导致的。请检查数据源和 CDC 连接器的配置，并确保产生的更改事件符合预期。

4. 网络或连接问题：在数据传输过程中，网络或连接问题可能导致某些操作失败，包括删除操作。请确保网络连接稳定，并检查相关的日志文件以查看是否有任何错误或异常。

建议您逐一检查以上可能的原因，并根据具体情况进行适当的调整和排查。如有进一步的问题，请随时提出。