java没有Elasticsearch7SinkBuilder方法

时间: 2024-01-19 07:01:50 浏览: 25
Elasticsearch7SinkBuilder 方法是在 Flink 的 Elasticsearch Connector 中的,用于将数据写入 Elasticsearch 7.x 版本的集群中。如果您的 Flink 版本和 Elasticsearch Connector 版本与 Elasticsearch 版本不兼容,则可能会出现找不到 Elasticsearch7SinkBuilder 方法的情况。请检查您的 Flink 版本、Elasticsearch Connector 版本和 Elasticsearch 版本是否兼容。如果不兼容,则需要更新 Elasticsearch Connector 版本或降低 Elasticsearch 版本。
相关问题

Elasticsearch7SinkBuilder

Elasticsearch7SinkBuilder是Flink的一个类,用于构建将数据流写入Elasticsearch的sink。它提供了一些方法来配置Elasticsearch连接和请求重试策略。 以下是一个使用Elasticsearch7SinkBuilder的示例代码: ```java import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch7.Elasticsearch7SinkBuilder; import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch7.RequestIndexer; import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch7.common.ElasticsearchSink; import org.apache.http.HttpHost; import org.elasticsearch.client.Requests; public class ElasticsearchSinkExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建一个Flink的DataStream DataStream<String> input = ...; // 创建Elasticsearch7SinkBuilder并配置连接信息 Elasticsearch7SinkBuilder<String> esSinkBuilder = new Elasticsearch7SinkBuilder<>( new HttpHost("127.0.0.1", 9200, "http"), (element, context, indexer) -> { // 创建要索引的请求 indexer.add(Requests.indexRequest() .index("your-index") .source(element)); } ); // 配置请求重试策略 esSinkBuilder.setBulkFlushBackoffStrategy( ElasticsearchSinkBase.FlushBackoffType.EXPONENTIAL, 5, // 最大重试次数 1000 // 初始延迟(毫秒) ); // 构建ElasticsearchSink并将数据流写入Elasticsearch ElasticsearchSink<String> elasticsearchSink = esSinkBuilder.build(); input.addSink(elasticsearchSink); // 执行任务 env.execute("Elasticsearch Sink Example"); } } ``` 这个示例代码演示了如何使用Elasticsearch7SinkBuilder来配置Elasticsearch连接和请求重试策略,并将数据流写入Elasticsearch。

elasticsearch Java Updatealiases方法调用

好的,以下是 Elasticsearch Java API 中 UpdateAliases 方法的调用示例: ```java import org.elasticsearch.action.admin.indices.alias.Alias; import org.elasticsearch.action.admin.indices.alias.IndicesAliasesRequest; import org.elasticsearch.client.RequestOptions; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType; import java.io.IOException; public class UpdateAliasesExample { public static void main(String[] args) throws IOException { // 创建 Elasticsearch 客户端 RestHighLevelClient client = RestClientUtil.createHighLevelClient(); // 创建 IndicesAliasesRequest 请求 IndicesAliasesRequest request = new IndicesAliasesRequest(); // 创建别名操作 Alias addAlias = new Alias("my_alias"); Alias removeAlias = new Alias("old_alias").removeIndex("old_index"); // 创建 XContentBuilder XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder(); builder.startObject(); { // 添加别名操作 builder.startObject("actions"); { builder.startObject("add"); { builder.startObject(addAlias.name()); { builder.field("index", "my_index"); builder.field("alias", "my_alias"); } builder.endObject(); } builder.endObject(); } builder.endObject(); // 删除别名操作 builder.startObject("actions"); { builder.startObject("remove"); { builder.startObject(removeAlias.name()); { builder.field("index", removeAlias.indices()[0]); builder.field("alias", removeAlias.getAlias()); } builder.endObject(); } builder.endObject(); } builder.endObject(); } builder.endObject(); // 将 XContentBuilder 转换成 String String jsonString = builder.prettyPrint().string(); // 将请求添加到 IndicesAliasesRequest 中 request.source(jsonString, XContentType.JSON); // 发送请求 client.indices().updateAliases(request, RequestOptions.DEFAULT); // 关闭客户端 client.close(); } } ``` 在上面的示例中,我们使用 `IndicesAliasesRequest` 对象创建了一个别名操作,包括添加别名和删除别名。我们使用 `XContentBuilder` 创建了一个 JSON 请求体,将别名操作添加到 `actions` 中,并将其添加到 `IndicesAliasesRequest` 请求中。最后,我们使用 `RestHighLevelClient` 发送请求。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

JAVA使用ElasticSearch查询in和not in的实现方式

今天小编就为大家分享一篇关于JAVA使用Elasticsearch查询in和not in的实现方式,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
recommend-type

java使用es查询的示例代码

本篇文章主要介绍了java使用es查询的示例代码,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

JAVA利用HttpClient进行HTTPS接口调用的方法

本篇文章主要介绍了JAVA利用HttpClient进行HTTPS接口调用的方法,具有一定的参考价值,有兴趣的可以了解一下
recommend-type

最新版Elasticsearch调优搜索速度.pdf

Elasticsearch是非常灵活且功能丰富的搜索引擎,它提供了许多不同查询数据的方法。在实战业务场景中,经常会出现远远低于预期查询速度的慢查询。如果业务对查询延迟很敏感,Elasticsearch 查询延迟中的抖动现象就是...
recommend-type

CentOS 7 部署 Elasticsearch7.4 集群并进行安全认证.docx

CentOS 7 部署 Elasticsearch7.4 集群并进行安全认证.docx
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。