使用Flink的RichFunction类 调用Elasticsearch查询

在Apache Flink中，`RichFunction` 类是一个实现了 `Function` 接口的用户自定义函数，它允许你在处理数据流的过程中添加更多的功能，比如访问外部系统如 Elasticsearch。如果你想通过 `RichFunction` 实现对 Elasticsearch 的查询，通常你会在以下几个步骤中操作：

1. **依赖引入**：
首先，你需要在项目的构建文件（如 Maven 的 `pom.xml` 或者 Gradle 的 `build.gradle`）中添加 Elasticsearch 插件的依赖。

2. **配置连接**：
创建 `RichFunction` 实例时，需要设置 Elasticsearch 的客户端配置，例如集群地址、认证信息等。你可以利用 Flink 的 `Config` 对象来存储这些配置。

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;

public class ElasticSearchQueryFunction extends RichFunction {
    private RestHighLevelClient client;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        // 在这里初始化 Elasticsearch 客户端
        String[] clusterNodes = {"http://your-elasticsearch-endpoint:9200"};
        this.client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(Arrays.asList(clusterNodes))
                        .setHttpClientConfig(customHttpClientConfig())
        );
    }

    //...
}

3. **编写查询逻辑**：
在 `open()` 方法之后，你可以定义一个方法来执行具体的 Elasticsearch 查询，使用 `client.search()` 等方法。

public ESResponse executeQuery(String query) {
    SearchRequest request = new SearchRequest(indexName);
    request.source(jsonSource(query)); // 根据你的需求填充搜索请求

    return client.search(request, RequestOptions.DEFAULT).actionGet();
}

// 在适当的地方调用这个方法
DataStream<String> dataStream = ...;
dataStream.map(new ElasticSearchQueryFunction())
       .filter(result -> result.isSucceeded()); // 过滤成功的查询结果

4. **关闭连接**：
在函数执行完毕后，别忘了关闭 `RestHighLevelClient`，释放资源。

@Override
public void close() throws Exception {
    client.close();
}